Python的張量賦值是神經網絡編程中關鍵的一步，其可以確定模型參數的初值，使模型能夠快速收斂并更準確的進行預測。

import tensorflow as tf
# 創建一個二維張量
tensor_2d = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
# 獲取tensor_2d的shape
tensor_2d_shape = tensor_2d.get_shape().as_list()
# 定義一個全零張量，形狀和tensor_2d一致
zeros = tf.zeros(tensor_2d_shape)
# 定義一個全一張量，形狀和tensor_2d一致
ones = tf.ones(tensor_2d_shape)
# 隨機賦值張量，形狀和tensor_2d一致
random = tf.random.normal(tensor_2d_shape)
# 線性賦值張量，形狀和tensor_2d一致
linear = tf.lin_space(start=0., stop=1., num=tf.reduce_prod(tensor_2d_shape))
# 打印出不同賦值方式生成的張量的值
with tf.Session() as sess:
print("all zeros:\n", sess.run(zeros))
print("all ones:\n", sess.run(ones))
print("random norm:\n", sess.run(random))
print("linearly spaced values:\n", sess.run(linear))

通過以上代碼，我們可以看到四種不同的賦值方式，可以分別生成全零、全一、隨機和線性的張量。當然，還可以根據實際需求進行更多自定義的賦值操作。