2.2 神经网络的数据表示
在先前的例子中，我们从存储在多维Numpy数组中的数据开始，这些数据也称作张量。一般而言，所有现在的机器学习系统使用张量作为它们基础数据结构。张量是这个领域的基础——它们如此基础，因此谷歌的TensorFlow以此命名。所以什么是张量？
在它的核心概念中，张量是数据的一个容器——几乎总是数字化的数据。所以，它是数字的一个容器。你可能已经熟悉了2D张量的标准：张量是将矩阵推广到任意数量的维度（注意对于文中的张量，维度叫做轴）。
Deep Learning with Python第二章（翻译）4(未完成)
原文：https://www.cnblogs.com/zzheng-blog/p/10837410.html