打开Python Shell，输入import tensorflow as tf，然后可以执行以下代码。
1、创建一个2*3的矩阵，并让所有元素的值为0.（类型为tf.float）
a = tf.zeros([2,3], dtype = tf.float32)
2、创建一个3*4的矩阵，并让所有元素的值为1.
b = tf.ones([3,4])
3、创建一个1*10的矩阵，使用2来填充。（类型为tf.int32，可忽略）
c = tf.constant(2, dtype=tf.int32, shape=[1,10])
4、创建一个1*10的矩阵，其中的元素符合正态分布，平均值是20，标准偏差是3.
d = tf.random_normal([1,10],mean = 20, stddev = 3)
上面所有的值都可以用来初始化变量。例如用0.01来填充一个1*2的矩阵来初始化一个叫bias的变量。
bias = tf.Variable(tf.zeros([1,2]) + 0.01)
如果你想查看这些量具体的值，可以在Session中执行它并输出。
sess = tf.Session() print(sess.run(d))
这里，我得到了以下的值：
[[ 22.44503784 18.19544983 17.89671898 17.67314911 19.45074844
18.6805439 18.56541443 16.59041977 22.11240005 19.12819099]]。它就是上面4我们创建的量的值。
参考资料
《Tensorflow学习笔记（3）》：http://blog.sina.com.cn/s/blog_8b2a28790102wnkh.html