tf.constant

(value, dtype=None, shape=None, name="Const", verify_shape=False):

建立一個常數張量

value: 常數值，或list

dtype: 結果張量中元素的型別

shape: 結果張量的形狀

name: 張量名稱

verify_shape: 可驗證值形狀的布林值

tf.assign_add

(ref, value, use_locking=None, name=None):

向ref中累加值並將其更新

ref: 規定型別的可變的張量（float32, float64, int8, int16, int32, int64, uint8, uint16, complex64, complex128, qint8, qint32, quint8, half）

value: 累加值，型別與ref相同

use_locking:是否新增鎖保護，預設為False（可選引數）

name: 操作名稱（可選引數）

tf.global_variables_initializer(): 

返回初始化全域性變數的操作(ops)，通過tf.Session.run(ops)在會話中執行操作並計算張量

tf.read_file

(filename, name=None):

讀取並輸出filename（張量）的內容

filename: 字串型別的張量

name:操作的名稱

tf.parse_single_example

(serialized, features, name=None, example_names=None)

解釋單一“協議記憶體塊”

serialized: 一個標量的字串張量，一個序列化的記憶體塊

features: 解釋的內容對映到該dict（字典）中

tf.FixedLenFeatures

(shape, dtype, default_value)

解析固定長度的輸入特徵

shape: 輸入資料的形狀

dtype: 輸入資料的型別

default_value: 如果示例缺少此特性，則使用的值。它必須與“dtype”和指定的“shape”相容。

tf.parse_single_example

(serialized, features, name=None, example_names=None)

解釋單一的example協議記憶體塊

serialized: tf.TFRecordReader()物件讀入的字串張量

features: 字典 -> 對映為tf.FiexdLenFeature或tf.VarLenFeature的值

tf.decode_raw

(bytes, out_type, little_endian=True, name=None)

將string位元組重新解釋為數字vector（數字向量）

bytes: string型別的張量(內部所有元素必須等長)

out_type: 輸出型別（tf內建資料型別）

tf.cast

(x, dtype, name=None)

將一個張量轉換為新型別

x：數字型別的張量或稀疏張量

dtype: 目標型別