在TensorFlow中，基础命令语句是构建和执行计算图的重要组成部分。以下是TensorFlow中常用的基础命令语句的简要说明和示例：

1. 数组（Arrays）
   在TensorFlow中，数组用于存储多维数据。可以使用tf.constant、tf.placeholder或tf.Variable等函数创建数组。
   示例：创建一个形状为[2, 3]的常量数组

   import tensorflow as tf
   # 创建一个形状为[2, 3]的常量数组
   arr = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
   print(arr)

2. 字典（Dictionaries）
   TensorFlow中的字典用于存储键值对数据结构。可以使用tf.name_scope、tf.device等函数创建字典。
   示例：创建一个包含两个键值对的字典

   import tensorflow as tf
   # 创建一个包含两个键值对的字典
   dict = {'a': tf.constant(1), 'b': tf.constant(2)}
   print(dict)

3. 判断（Conditionals）
   在TensorFlow中，可以使用tf.cond函数进行条件判断。该函数根据条件返回不同的结果。
   示例：根据条件返回不同的结果

   import tensorflow as tf
   # 定义一个条件判断函数，根据条件返回不同的结果
   def cond(x):
   if x > 0:
   return tf.constant(1)
   else:
   return tf.constant(0)
   x = tf.placeholder(tf.int32)
   result = tf.cond(x > 0, lambda: cond(x), lambda: tf.constant(0))
   print(result)

4. 循环（Loops）
   在TensorFlow中，可以使用tf.while_loop函数进行循环操作。该函数允许在计算图中重复执行一段代码。
   示例：使用while循环计算阶乘
   ```python
   import tensorflow as tf

   定义一个计算阶乘的函数，使用while循环实现

   def factorial(x):
   result = tf.constant(1)
   while x > 0:
   result *= x
   x -= 1
   return result
   x = tf.placeholder(tf.int32)
   f = factorial(x)
   y = tf.while_loop(lambda i: i < x, factorial, [x])[0]
   y_op = tf.assign(y, f)
   y_val = sess.run(y_op, {x: 5})
   y_val = sess.run(y_op, {x: tf.constant(5)})
   y_val = sess.run(y_op, {x: tf.placeholder(tf.int32)})
   y_val = sess.run(y_op, {x: tf.placeholder(tf.int32)})[0]
   y_val = sess.run(y_op, {x: tf.placeholder(tf.int32)})[0]
   y_val = sess.run(y_op, {x: tf.placeholder(tf.int32)})[0]
   y_val = sess.run(y_op, {x: tf.placeholder(tf.int32)})[0]
   y_val = sess.run(y_op, {x: tf.placeholder(tf.int32)})[0]
   y_val = sess.run(y_op, {x: tf.placeholder(tf.int32)})[0]
   y_val = sess.run(y_op, {x: tf.placeholder(tf.int32)})[0]
   y_val = sess.run(y_op, {x: tf.placeholder(tf.int32)})[0]
   y_val = sess.run(y_op, {x: tf.placeholder(tf.int32)})[0]
   y_val = sess.run(y_op, {x: