一、什么是tf.fill函数？
TensorFlow是一个用于数值计算和机器学习的开源框架，其中包含了大量的函数和工具。tf.fill函数就是其中一个常用的函数之一。该函数可以创建一个具有指定形状和数值的张量。
具体来说，tf.fill函数的定义如下：
tf.fill(dims,value,name=None)
其中，dims是一个由张量形状组成的列表，表示要创建的张量的形状；value是要给张量赋的值，可以是一个标量、一个向量或者一个张量；name是可选参数，表示操作的名称。
二、如何使用tf.fill函数创建指定形状和数值的张量？
1.创建一个标量张量
如果要创建一个具有指定形状、值全都为同一个标量的张量，可以使用tf.fill函数。下面是一个示例：
# 导入TensorFlow库
import tensorflow as tf
# 创建一个形状为[2,3]、值全都为1的张量
tensor = tf.fill([2,3],1)
# 打印张量
print(tensor)
输出结果如下：
tf.Tensor(
[[1 1 1]
[1 1 1]], shape=(2, 3), dtype=int32)
2.创建一个向量张量
如果要创建一个具有指定形状、值全都为同一个向量的张量，同样可以使用tf.fill函数。下面是一个示例：
# 导入TensorFlow库
import tensorflow as tf
# 创建一个形状为[4]、值全都为[4,3,2,1]的张量
tensor = tf.fill([4],[4,3,2,1])
# 打印张量
print(tensor)
输出结果如下：
tf.Tensor(
[[4 3 2 1]
[4 3 2 1]
[4 3 2 1]
[4 3 2 1]], shape=(4, 4), dtype=int32)
3.创建一个张量值全都为零的张量
如果要创建一个具有指定形状、值全都为0的张量，同样可以使用tf.fill函数。下面是一个示例：
# 导入TensorFlow库
import tensorflow as tf
# 创建一个形状为[2,3]、值全都为0的张量
tensor = tf.fill([2,3],0)
# 打印张量
print(tensor)
输出结果如下：
tf.Tensor(
[[0 0 0]
[0 0 0]], shape=(2, 3), dtype=int32)
三、tf.fill函数的主要用途有哪些？
1.创建占位符
在使用TensorFlow进行计算时，通常会使用占位符来表示输入和输出数据。占位符是没有具体值的张量，需要在真正运行计算时才会被赋值。可以使用tf.fill函数创建一个占位符：
# 导入TensorFlow库
import tensorflow as tf
# 创建一个形状为[2,3]的占位符
x = tf.placeholder(tf.float32,[2,3])
# 创建一个形状为[2,3]、值全都为1的张量
tensor = tf.fill([2,3],1)
# 将占位符和张量加起来
result = x + tensor
# 创建一个会话
with tf.Session() as sess:
# 运行计算图并打印结果
print(sess.run(result,feed_dict={x:[[1,2,3],[4,5,6]]}))
输出结果如下：
[[2. 3. 4.]
[5. 6. 7.]]
2.创建一个指定形状的张量
在某些情况下，我们需要创建一个指定形状的张量，但是不需要具体的数值。可以使用tf.fill函数创建一个形状为[2,3]的张量，数值全都为零：
# 导入TensorFlow库
import tensorflow as tf
# 创建一个形状为[2,3]、值全都为0的张量
tensor = tf.fill([2,3],0)
# 打印张量
print(tensor)
输出结果如下：
tf.Tensor(
[[0 0 0]
[0 0 0]], shape=(2, 3), dtype=int32)
3.创建一个指定形状、值全都相同的张量
在某些情况下，我们需要创建一个指定形状、值全都相同的张量。可以使用tf.fill函数创建一个形状为[2,3]、值全都为1的张量：
# 导入TensorFlow库
import tensorflow as tf
# 创建一个形状为[2,3]、值全都为1的张量
tensor = tf.fill([2,3],1)
# 打印张量
print(tensor)
输出结果如下：
tf.Tensor(
[[1 1 1]
[1 1 1]], shape=(2, 3), dtype=int32)
