本系列笔记记录了学习TensorFlow2的过程，主要依据

https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book

进行学习

首先需要明确TensorFlow 是一个面向于深度学习算法的科学计算库，内部数据保存在张量(Tensor)对象上，所有的运算操作(Operation, OP)也都是基于张量对象进行。

数据类型

Tensorflow中的基本数据类型有三种，包括数值型、字符串型和布尔型。

【数值型】又包括：（在 TensorFlow 中间，为了表达方便，一般把标量、向量、矩阵也统称为张量，不作区分，需要根据张量的维度数和形状自行判断。 ）

1.Scalar（标量）

维度数(Dimension，也叫秩)为 0，shape 为[]

a = tf.constant(1.2) # 创建标量

2.Vector（向量）

维度数为 1，长度不定，shape 为[

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