在TensorFlow张量中插入平均行，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，我们需要了解TensorFlow中的张量概念。张量是TensorFlow中的基本数据结构，可以看作是多维数组。张量可以包含不同维度的数据，例如标量（0维）、向量（1维）、矩阵（2维）等。
2. 接下来，我们需要创建一个张量，并插入平均行。假设我们有一个形状为（m, n）的张量，其中m表示行数，n表示列数。我们可以使用TensorFlow的函数来创建一个全零张量，并将其赋值给一个变量。

import tensorflow as tf

创建一个形状为（m, n）的全零张量

m = 10 # 行数

n = 5 # 列数

tensor = tf.zeros((m, n))

1. 然后，我们需要计算每一列的平均值，并将平均值插入到张量的最后一行。可以使用TensorFlow的函数来计算张量的列平均值，并将其赋值给一个变量。

计算每一列的平均值

column_means = tf.reduce_mean(tensor, axis=0)

创建一个形状为（1, n）的张量，其中n表示列数

mean_row = tf.expand_dims(column_means, axis=0)

将平均行插入到张量的最后一行

tensor_with_mean_row = tf.concat(tensor, mean_row, axis=0)

1. 最后，我们可以通过打印张量的值来验证插入平均行的结果。

with tf.Session() as sess:

   sess.run(tf.global_variables_initializer())

   result = sess.run(tensor_with_mean_row)

   print(result)

输出结果将是一个形状为（m+1, n）的张量，其中最后一行是原张量每一列的平均值。

在这个过程中，我们没有提及具体的腾讯云产品，因为TensorFlow是一个开源的机器学习框架，与云计算品牌商无关。然而，腾讯云提供了一系列与人工智能和机器学习相关的产品和服务，例如腾讯云AI平台、腾讯云机器学习平台等，可以帮助开发者在云端进行模型训练和推理。