向量类型张量：比如向量（1,2,2,5,6）和（1,2），只要它是一个向量，维度都是1，但是shape=[n]不一样，注意区分维度和shape
张量只能通过TensorFlow来创建，不能通过python的语法创建
实例： a = tf.constant(1.0) 即创建了一个张量（标量） shape为【】 维度为0
向量类型张量：向量只可以通过数组list的形式进行创建
a = tf.constant ( [1.] ) 一个元素的向量 一维 shape为1
a = tf.constant ( [1.，2.，6.] ) 三个元素的向量 一维 shape为3
三维张量：
a = tf.constant
( [
[[1，2]，[6, 8]] ,
[[1，2]，[6, 8].] ,
[[1，2]，[6, 8]]
] )
三维 shape为（3,2,2）
布尔类型张量：
注意：python内的布尔类型数据和TensorFlow内的布尔类型（张量）不同，不能混用
TensorFlow的布尔类型张量需要通过把python中的True和False转换成TensorFlow内部张量形式
a = True a = tf.constant(True) 是不一样的含义
a = tf.constant( [True, False] ) 布尔型向量