張量

在Tensorflow中，所有數據都通過張量的形式來表示，從功能上看，張量可以簡單的被理解爲多維數組。其中零階張量表示標量（scalar），也就是一個數；第一階張量爲向量（vector）,也就是一個一維數組；同理第n階張量就是n維數組。  但是張量在Tensorflow中的實現並不是採用數組的形式，他只是對Tensorflow中運算結果的引用。在張量中並沒有真正的保存數字，它保存的是如何得到這些數

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