在TensorFlow的世界里，张量（Tensor）是其核心概念之一。简单来说，张量就是多维数组，可以是一维、二维或更高维度的数据结构。它们在深度学习模型中用于存储和操作数据。
首先，让我们了解如何定义一个空的张量。在TensorFlow中，可以使用`tf.zeros()`或者`tf.ones()`来创建全零或全一的张量。例如：
```python
import tensorflow as tf
empty_tensor = tf.zeros([2, 3]) 创建一个2行3列的全零张量
print(empty_tensor)
```
🚀这段代码将输出一个形状为(2, 3)的全零张量，它就像一张空白画布，等待你填充数据！此外，如果你需要一个未初始化的张量，可以尝试`tf.empty()`，不过需要注意的是，这个功能在某些版本中可能不可用。
张量的灵活性让它成为处理复杂数据的理想选择，无论是图像、音频还是文本数据，都能通过张量高效管理。掌握张量的创建方法，是迈向深度学习的第一步哦！💫