TensorFlow
tf.shape(tensor)
此函数为获取张量的大小，返回Tensor类型对象
tf.tile(input, multiples, name=None)
此函数为由multiples决定在哪个axis把张量复制n遍，e.g. multiples=[2,1,1] 指把axis=0维度的张量复制2遍
tf.stack(values, axis=0, name='stack')
tf.stack(values, axis=0, name=’stack’)以指定的轴axis，将一个维度为R的张量数组转变成一个维度为R+1的张量。即会在新的张量阶上合并，张量的阶数也会增加。
参数values：一个具有相同形状与数据类型的张量数组。
参数axis：stack就是要将一组相同形状的张量提高一个维度，axis就是这些张量里，将axis指定的维度用所有这些张量数组代替。如axis=2，表示指定在第2个维度，原来的元素用整个张量数组里的元素代替，即（A，B，C）转变成（A，B，N，C）。
参数name：操作的名字。
tf.unstack(value, num=None, axis=0, name='unstack')
tf.unstack(value, num=None, axis=0, name=’unstack’)以指定的轴axis，将一个维度为R的张量数组转变成一个维度为R-1的张量。即将一组张量以指定的轴，减少一个维度。
参数value：一个将要被降维的维度大于0的张量
参数num：指定的维度axis的长度。如果设置为None将自动取值
参数axis：unstack就是要将一个张量降低为低一个维度的张量。axis就是将指定的维度用所有这个张量里同维度的数据代替。
参数name：操作的名字
tf.concat([a,b], axis=dimension)
tf.concat用于将多个张量在某维度合并起来，类似于numpy.concatenate。
待合并的张量shape需要完全相同，并且产生的张量的阶数不会发生变化。
tf.train.slice_input_producer是一个tensor生成器,作用是按照设定，每次从tensor列表中按顺序或者随机抽取出一个tensor放入文件名队列
？tf.placeholder 应该怎么用？
tf.meshgrid()
用法: [A,B]=Meshgrid(a,b)，生成size(b)Xsize(a)大小的矩阵A和B。它相当于a从一行重复增加到size(b)行，把b转置成一列再重复增加到size(a)列
