利用tensorflow.python.ops.array_ops.zeros_like()函数生成零张量的简便方法介绍

利用tensorflow.python.ops.array_ops.zeros_like()函数可以方便地生成一个与给定张量大小和数据类型相同的全零张量。该函数接受一个张量作为输入，根据输入张量的形状和数据类型生成一个全零张量。

例如，假设我们有一个形状为(3, 4)的二维张量x，想要生成一个与x形状相同的全零张量，可以使用zeros_like()函数。具体实现如下：

import tensorflow as tf

# 定义一个二维张量
x = tf.constant([[1, 2, 3, 4],
                 [5, 6, 7, 8],
                 [9, 10, 11, 12]])

# 生成一个与x形状相同的全零张量
zeros = tf.zeros_like(x)

# 打印结果
print(zeros)

运行上述代码，可以得到以下输出：

tf.Tensor(
[[0 0 0 0]
 [0 0 0 0]
 [0 0 0 0]], shape=(3, 4), dtype=int32)

从输出结果可以看出，生成的zeros张量具有与x相同的形状(3, 4)和数据类型int32，并且所有元素的值都是0。

zeros_like()函数可以用于任何维度的张量。除了二维张量，我们也可以生成与三维、四维或更高维度张量相同形状的全零张量。

下面再举一个生成三维张量的例子：

import tensorflow as tf

# 定义一个三维张量
x = tf.constant([[[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6]],
                 [[7, 8, 9],
                  [10, 11, 12]],
                 [[13, 14, 15],
                  [16, 17, 18]]])

# 生成一个与x形状相同的全零张量
zeros = tf.zeros_like(x)

# 打印结果
print(zeros)

运行上述代码，可以得到以下输出：

tf.Tensor(
[[[0 0 0]
  [0 0 0]]
 [[0 0 0]
  [0 0 0]]
 [[0 0 0]
  [0 0 0]]], shape=(3, 2, 3), dtype=int32)

从输出结果可以看出，生成的zeros张量具有与x相同的形状(3, 2, 3)和数据类型int32，并且所有元素的值都是0。