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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