深度学习TensorFlow取名由来，张量的理解

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原文链接：https://blog.csdn.net/YPP0229/article/details/94321792

内容摘录自张玉宏的《深度学习之美》，作为自己的学习笔记！
TensorFlow为什么要取这么一个名字呢？这自然也是有讲究的。

Tensor Flow的命名源于其运行原理：

“Tensor”的本意是“张量”，“张量”通常表示多维矩阵。在深度学习项目中，数据大多都高于二维，所以利用深度学习处理的数据的核心特征来命名，是有意义的。
“Flow”的本意就是“流动”，它意味着基于数据流图的计算。
合在一起，“TensorFlow”的意思就是，张量从数据流图的一端流动到另一端的计算过程。它生动形象地描述了复杂数据结构在人工神经网络中的流动、传输、分析和处理模式（参见图 11-3 ）。

在机器学习巾，数值通常由4 种类型构成：

标量（ scalar )：是一个数值，它是计算的最小单元，如“1”或“3.2” 等。
向量 (vector ）：由一些标量构成的一维数组，如[1 , 3.2, 4.6］等。
矩阵（ matrix ）：由标量构成的二维数组。
张量（ tensor ）：曲多维（通常 n >3 ）数组构成的数据集合．可理解为高维矩阵。

上文为转自他人博客

那么什么又是张量（Tensor）呢？

笔记 | 什么是张量（tensor）& 深度学习 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/48982978

在深度学习里，Tensor实际上就是一个多维数组（multidimensional array）。而Tensor的目的是能够创造更高维度的矩阵、向量。

现在将三维的张量用一个正方体来表示：

加一点个人理解：3维张量，可以将矩阵数组中的“行，列，深度”理解为"XYZ直角坐标系"中的“x,y,z”,或直白一点理解为长方体的“长，宽，高”。
这样子可以进一步生成更高维的张量：

举个简单的例子，彩色图像文件（RGB）一般都会处理成3-d tensor，每个2d array（数组）中的每一个element（元素）表示每一个像素，R代表Red，G代表Green，B代表Blue：

而用Python举例子的话，来看看下面这个表格：

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