tf.compat.v2.constant

Создаёт тензор-константу.

tf.compat.v2.constant(
    value, dtype=None, shape=None, name='Const'
)

Полученный тензор заполняется значениями типа dtype, как указано в аргументах value и (необязательно) shape (см. примеры ниже).

Аргумент value может быть константным значением или списком значений типа dtype. Если value является списком, то длина списка должна быть меньше или равна количеству элементов, заданному аргументом shape (если указан). В случае, когда длина списка меньше, чем количество элементов, заданное shape, последний элемент списка будет использоваться для заполнения оставшихся записей.

Аргумент shape является необязательным. Если он присутствует, то он задаёт размеры результирующего тензора. Если он отсутствует, то используется форма value.

Если аргумент dtype не указан, то тип определяется по типу value.

Например:

# Constant 1-D Tensor populated with value list.
tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6]) => [1 2 3 4 5 6]

# Constant 1-D Tensor populated with value list.
tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6], shape=(2,3))
     => [[1 2 3], [4 5 6]]

# Constant 2-D tensor populated with scalar value -1.
tensor = tf.constant(-1.0, shape=[2, 3]) => [[-1. -1. -1.]
                                             [-1. -1. -1.]]

tf.constant отличается от tf.fill несколькими способами:

• tf.constant поддерживает произвольные константы, а не только однородные скалярные тензоры, как tf.fill.
• tf.constant создаёт узел Const в графе вычислений с точным значением во время построения графа. С другой стороны, tf.fill создаёт операцию в графе, которая расширяется во время выполнения.
• Поскольку tf.constant встраивает только константные значения в граф, он не поддерживает динамические формы, основанные на других тензорах во время выполнения, в то время как tf.fill поддерживает.