本文介绍了在TensorFlow中创建全0、全1矩阵以及生成不同分布随机数据矩阵的方法，如tf.zeros、tf.fill、tf.ones_like、tf.random_normal、tf.truncated_normal和tf.random_shuffle。这些操作都在计算图中定义，并需要通过sess.run()执行才能转化为实际数据。此外，还提到了如何使用numpy进行数据的保存和加载。
#全0和全1矩阵
v1 = tf.Variable(tf.zeros([3,3,3]), name="v1")
v2 = tf.Variable(tf.ones([10,5]), name="v2")#填充单值矩阵
v3 = tf.Variable(tf.fill([2,3], 9))
#常量矩阵
v4_1 = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
v4_2 = tf.constant(-1.0, shape=[2, 3])
# 和v4_1形状一样的全1或全0矩阵
v5_1=tf.ones_like(v4_1)
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