常张量
tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None)
说明：根据shape约定的维度，dtype约定的float32类型生成值全部为0的常张量
tf.zeros_like(tensor, dtype=None, name=None)
说明：根据输入的tensor，生成相同的常张量，值全为0
tf.ones(shape, dtype=tf.float32, name=None)
说明：根据shape约定的维度，dtype约定的float32类型生成值全部为1的常张量
tf.ones_like(tensor, dtype=None, name=None)
说明：根据输入的tensor，生成相同的常张量，值全为1
tf.fill(dims, value, name=None)
说明：根据dims约定的维度，生成一个新的常张量，内部的值用value填充
tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const')
说明：根据value的内容生成新的常张量，维度和类型自动推断
序列
tf.linspace(start, stop, num, name=None)
说明：从start开始到stop为止，等距生成num个值，组合成新的Tensor
tf.range(start, limit, delta=1, name='range')
说明：从start开始到limit为止，不包括limit，间隔delta，生成多个值，组合成新的Tensor
随机张量
tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
说明：生成符合正态分布的随机值，输出Tensor
tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
说明：生成有边界的正态分布随机值，输出Tensor
tf.random_uniform(shape, minval=0.0, maxval=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
说明：生成在minval和maxval的范围内均匀分布的随机值，不包括maxval，输出Tensor
tf.random_shuffle(value, seed=None, name=None)
说明：对value的行进行乱序操作，输出Tensor
