Tensor(张量)
“张量”一词最初由威廉·罗恩·哈密顿在1846年引入。对，就是那个发明四元数的哈密顿：
图 3
Tensor实际上就是一个多维数组（multidimensional array）
Tensor的目的是能够创造更高维度的矩阵、向量。
图 1
色彩的例子
彩色图像文件（RGB）一般都会处理成3-d tensor，每个2d array中的element表示一个像素，R代表Red，G代表Green，B代表Blue
图 2
多维数组
图 4
把三维张量画成一个立方体：
图 5
更高维的张量:
图 6
初始化一个向量
0维
tf.tensor(1).print();
1维
tf.tensor([1, 2, 3, 4]).print();
// or
tf.tensor1d([1, 2, 3]).print();
2维
tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]).print();
// or
tf.tensor2d([[1, 2], [3, 4]]).print();
3维
tf.tensor([[[1], [2]], [[3], [4]]]).print();
// or
tf.tensor3d([[[1], [2]], [[3], [4]]]).print();
4维
tf.tensor([[[[1], [2]], [[3], [4]]]]).print();
// or
tf.tensor4d([[[[1], [2]], [[3], [4]]]]).print();
5维
tf.tensor([[[[[1], [2]], [[3], [4]]]]]).print();
// or
tf.tensor5d([[[[[1], [2]], [[3], [4]]]]]).print();
6维
tf.tensor([[[[[[1],[2]],[[3],[4]]],[[[5],[6]],[[7],[8]]]]]]).print();
// or
tf.tensor6d([[[[[[1],[2]],[[3],[4]]],[[[5],[6]],[[7],[8]]]]]]).print();
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