张量

在Tensorflow中，所有数据都通过张量的形式来表示，从功能上看，张量可以简单的被理解为多维数组。其中零阶张量表示标量（scalar），也就是一个数；第一阶张量为向量（vector）,也就是一个一维数组；同理第n阶张量就是n维数组。  但是张量在Tensorflow中的实现并不是采用数组的形式，他只是对Tensorflow中运算结果的引用。在张量中并没有真正的保存数字，它保存的是如何得到这些数

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