在TensorFlow的世界里，`tf.constant()` 是一个非常基础且重要的函数。它用于创建一个不可变的张量（Tensor），即我们常说的“常量”。简单来说，就是一旦创建了这个值，就不能再更改了。这种特性对于构建稳定的计算图至关重要。🔍

想象一下，在深度学习模型中，如果我们需要定义一些固定的参数或超参数，比如学习率、图像尺寸等，使用 `tf.constant()` 就再合适不过了。它不仅能够确保这些值在整个训练过程中保持不变，还能帮助优化器和模型更高效地运行。⚙️

举个例子：

```python

import tensorflow as tf

learning_rate = tf.constant(0.001, dtype=tf.float32)

print("Learning Rate:", learning_rate.numpy())

```

输出结果会是固定的数值 `0.001`，无论程序运行多少次都不会改变。这就像为你的模型设置了一个坚固的基础，让一切按计划进行！🚀

所以，下次当你需要一个“牢不可破”的值时，请记住 `tf.constant()` 这位好帮手吧！💬