TensorFlow的張量Tensor

張量(tensor)可以看作是向量、矩陣的自然推廣，用來表示廣泛的數據類型。0階張量即標量，也就是一個數；1階張量就是一個向量；2階張量就是一個矩陣；3階張量可以稱爲一個立方體，具有3個顏色通道的彩色圖片就是一個這樣的立方體。
張量的階數有時候也稱爲維度，或者軸，英文axis。
設axis=i，則Numpy沿着第i個下標變化的方向進行操作。
數學或者物理的中，dimensions是在空間中表示一個點所需要的最少座標個數，但是在Numpy中，dimensions指代的是數組的維數。爲了更進一步理解，我們可以暫時把多個axes想象成多層layer。