- 2.1
TensorFlow中的Tensors是不可變的，也不能被賦值。 TensorFlow中的Variables是支援賦值的可變容器。 請記住，TensorFlow中的梯度不會透過Variable反向傳播。
如果我們用Y = X + Y，我們將取消引用Y指向的張量，而是指向新分配的記憶體處的張量。
assign將一個操作的結果分配給一個Variable
tf.function修飾符
與numpy互轉
X.numpy(xxx)
tf.constant(xxx)
要將大小為1的張量轉換為Python標量，我們可以呼叫item函式或Python的內建函式。
a = tf.constant([3.5]).numpy()
a, a.item(), float(a), int(a)
len(D)是顯示D在0軸上的長度！
- 2.4.3
在微分多元函式時經常使用以下規則: