快速生成与指定张量形状相同的全零张量的tensorflow.python.ops.array_ops.zeros_like()函数

tensorflow中的zeros_like函数可以用来快速生成与指定张量形状相同的全零张量。函数原型如下：

zeros_like(tensor, dtype=None, name=None, optimize=True)

其中，参数tensor是一个张量，用于指定生成的全零张量的形状。参数dtype是可选的，用于指定生成的全零张量的数据类型，默认为None，即与tensor的数据类型相同。参数name是可选的，用于指定操作的名称。参数optimize是一个布尔值，指定是否启用针对特定情况的优化，默认为True。

下面是一个使用zeros_like函数的例子：

import tensorflow as tf

# 创建一个形状为[2, 3]的张量
a = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 生成与a形状相同的全零张量
b = tf.zeros_like(a)

# 创建会话并运行计算
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(b)
    print(result)

输出结果为：

[[0 0 0]
 [0 0 0]]

在上面的例子中，首先创建了一个形状为[2, 3]的张量a，然后使用zeros_like函数生成了一个与a形状相同的全零张量b。最后，通过创建会话来运行计算，并打印了结果。

通过使用zeros_like函数，我们可以方便地生成与指定张量形状相同的全零张量，这在一些初始化模型参数或者进行张量操作时非常有用。