张量

简明解释

张量（tensor）在机器学习框架中通常是同一数据类型的多维数组：标量 rank 0，向量 rank 1，矩阵 rank 2，更高 rank 有更多轴；shape 记录各轴长度。[1, Basics; About shapes] 一批彩色图像可有“样本、高度、宽度、颜色通道”四个轴。这里是计算实现直觉，不是严格数学中涉及坐标变换结构的完整定义；轴多也不表示表示就更真实。

别和什么混淆

张量在机器学习框架中的多维数组实现，不等于严格数学定义的全部内容；rank 2 张量的轴数是 2，也不表示它所描述的现实空间必为二维。

在本书中

见第 4 章：读懂 AI 所需的计算、数据与数学直觉。