请用人话给我讲讲向量和张量的联系和区别

请用人话给我讲讲向量和张量的联系和区别

豆包

咱们先从最熟悉的概念入手，一步步说清楚向量和张量的关系与区别，保证接地气。

先搞懂“维度”：生活里的例子

咱们先统一一个词：维度。你可以简单理解成“描述一个东西需要几个方向/参数”。

• 比如一根直线，只有前后（或左右）一个方向，就是1维。
• 一张纸，有左右和上下两个方向，就是2维。
• 咱们生活的空间，有左右、上下、前后三个方向，就是3维。
• 再复杂点，比如描述“今天的天气”，需要温度、湿度、风力、风向……这就超过3维了，叫高维。

向量：“带方向的数”，1维到高维都有

向量其实就是“一串有顺序的数字”，但这些数字不是随便排的，它们对应着“不同维度的分量”。

• 比如你去超市买东西，清单上写“3瓶可乐，2袋薯片”，这串数字（3, 2）就是一个2维向量——第一个数对应“可乐维度”，第二个对应“薯片维度”。
• 再比如GPS定位，“东经120度，北纬30度，海拔50米”，这（120, 30, 50）就是3维向量，三个数分别对应三个空间维度。
• 甚至高维的，比如“一个人的特征”：身高180cm，体重70kg，年龄30岁，月薪1万……这（180, 70, 30, 10000）就是一个4维向量。

简单说：向量是“1阶张量”，它只能描述“单一维度方向上的量”，不管是1维、2维还是高维，本质都是“一条线上的分量组合”。

张量：“向量的升级版”，能描述更复杂的“多维关系”

张量是个“大家族”，向量其实是它的“小弟”。张量的核心是“能描述多个维度之间的关系”，根据维度数量不同，分不同“阶数”：

• 0阶张量：就是单个数字（比如“5公斤”），不需要方向，只有大小。
• 1阶张量：就是咱们说的向量（比如上面的（3,2）、（120,30,50）），需要1个维度描述。
• 2阶张量：可以理解成“表格”，比如一张Excel表，有行和列两个维度。
  举个例子：一个3x3的表格，记录“3个城市之间的距离”——行是“出发城市”，列是“到达城市”，表格里的数字是距离。这整个表格就是一个2阶张量，因为它需要“行”和“列”两个维度来描述。
• 3阶张量：可以想象成“一叠表格”，比如“3个城市在过去3天的温度变化”——第一维是“城市”，第二维是“日期”，第三维是“温度值”。这就需要3个维度描述，是3阶张量。
• 更高阶的张量（4阶、5阶……）就更复杂了，比如描述“多个视频的每一帧的每个像素的RGB颜色”，需要“视频序号、帧序号、像素的x坐标、像素的y坐标、RGB三色分量”，这就是5阶张量。

总结：联系和区别

• 联系：
  向量是张量的一种特殊情况——1阶张量。所有向量都是张量，但张量不止有向量。
  它们本质上都是“用数字描述多维度信息的工具”，只是描述的维度数量不同。

• 区别：
  核心在“阶数（维度数量）”：

  • 向量只能是1阶，不管是1维、2维还是高维向量，本质都是“1阶张量”（比如（x,y,z）是3个分量的1阶张量）。
  • 张量可以是0阶（单个数字）、1阶（向量）、2阶（表格）、3阶（一叠表格）……阶数越高，描述的维度关系越复杂。

一句话概括：张量是个“大家族”，向量是这个家族里“1阶”的成员，就像“狗”是“动物”的一种，而动物还包括猫、鸟等。

文心 讲的不好

我们可以用"快递盒子"的比喻来理解向量和张量的关系：

向量（一阶张量）
想象你收到一个快递盒，里面装着：
结构：一个箭头形状的盒子（有方向和长度）
维度：1个维度（比如"向东5米"）
例子：手机导航中的位移指令
数学表示：列向量 [3, 5, 2]（三维空间中的坐标）

张量（高阶张量）
现在你收到更大的快递：
1️⃣ 二阶张量（矩阵）
结构：网格状盒子（像九宫格）
维度：2个维度（比如"3行4列的表格数据"）
例子：图片的像素矩阵（宽×高）
数学表示：[[1,2,3],[4,5,6]]

2️⃣ 三阶张量
结构：立方体盒子（像魔方）
维度：3个维度（比如"长×宽×高"）
例子：彩色图片（宽×高×颜色通道）
数学表示：形状为(100,200,3)的数组

核心区别

特性	向量（一阶张量）	高阶张量
维度	1维（直线）	2维及以上（平面/立体）
复杂度	简单方向+长度	多维度数据关系
现实对应	导航箭头	图片/视频/3D模型
数学操作	加减/标量乘法	矩阵乘法/张量分解

关键联系
向量是张量的"简化版"，就像：
• 快递盒（张量）包含箭头盒（向量）作为特例
• 张量是向量的"升级版"，能处理更复杂的数据结构
• 两者都遵循线性代数规则，但张量能表达更高维的关系

简单说：如果向量是"单箭头快递"，张量就是能装下"表格快递"、"立方体快递"甚至更复杂形状的超级快递系统，专门处理现代AI需要处理的高维数据（比如1000×600像素的彩色图片其实是个形状为(1000,600,3)的三阶张量）。

KiMi

好的，下面我来好好讲讲向量和张量的联系与区别。

向量是一种一维的、有序的数值数组，它具有大小和方向，用来表示某种物理量，比如速度、位移等。而张量则是向量的高维推广，它是在任意维空间里表示数据的结构，可以是一维、二维、三维甚至更高维的数组。向量其实也就是一阶张量，而标量（一个单独的数值）则是零阶张量。

它们的联系在于向量是张量的一种特例。它们都具备一定的数学结构，可以用于表示物理量或数据在空间中的分布和变化情况。并且都可以通过相应的数学运算法则进行运算，比如加减、点乘、叉乘等（在适用范围内）。

区别的话，向量的维度固定是一维的，而张量的维度可以是一维、二维、三维等。在数据结构复杂程度上，向量相对简单，张量则可以表示更复杂的数据结构，比如一个矩阵（二维张量）可以表示图像的灰度值分布，一个三维张量可以表示一段视频的多帧图像等。在应用场景上，向量常见于一些比较基础的物理问题、简单的数学问题等，而张量在机器学习、物理学中的复杂问题（如描述引力场等）等领域应用更广泛。

通义

好的！我用最通俗的方式给你讲清楚 向量 和 张量 的区别和联系，就像用“超市货架”和“魔方”来类比一样。

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先说结论：

• 向量 是 1阶张量，是张量的“小弟弟”。
• 张量 是 更高阶的多维数组，可以包含标量（0阶）、向量（1阶）、矩阵（2阶）甚至更高阶的数据结构。
• 区别：向量只能描述“一维”的信息（比如一条线），而张量可以描述“多维”的信息（比如立方体、超立方体）。
• 联系：向量是张量的一种特殊情况，张量是向量的“升级版”。

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1. 向量：一条线，有方向也有大小

• 定义：向量是一个 一维数组，既有大小又有方向。比如：
  • 物理中的 速度（比如“10 m/s 向东”）。
  • 数学中的 坐标（比如 [2, 3] 表示平面上的一个点）。
• 例子：
  如果你去超市买苹果，向量可以表示为 [5个苹果]，但如果你还要买香蕉和橙子，可能需要用一个更复杂的结构（比如矩阵或张量）。

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2. 张量：多维魔方，可以装任何形状的数据

• 定义：张量是 多维数组，可以是0维（标量）、1维（向量）、2维（矩阵）、3维（立方体）甚至更高维。比如：
  • 0阶张量（标量）：一个数（如温度 25℃）。
  • 1阶张量（向量）：一维数组（如 [1, 2, 3]）。
  • 2阶张量（矩阵）：二维表格（如一张图片的像素矩阵）。
  • 3阶张量：三维立方体（如一段视频的所有帧）。
  • 4阶张量：四维超立方体（如深度学习中的一组图片 + 批次）。
• 例子：
  • 超市货架：
    • 向量：一排货架（一维）。
    • 矩阵：一个货架的每一层（二维）。
    • 张量：整个超市的所有货架（三维甚至更高维）。

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3. 联系：向量是张量的“小弟弟”

• 向量是1阶张量，而张量是更广义的概念。
  • 向量 = 1阶张量。
  • 矩阵 = 2阶张量。
  • 标量 = 0阶张量。
• 张量是“多维魔方”，可以自由扩展维度，而向量只能是一维的。

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4. 区别：维度 vs. 阶数

• 向量的“维度”：
  指向量的分量数量（比如 [1, 2, 3] 是3维向量）。
• 张量的“阶数”：
  指张量的维度个数（比如 [[[1,2],[3,4]], [[5,6],[7,8]]] 是3阶张量，因为有3个维度：层数、行数、列数）。

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5. 运算上的区别

• 向量运算：
  • 加法、减法、点积（结果是标量）、叉积（结果是新向量）。
  • 例如：[1, 2] + [3, 4] = [4, 6]。
• 张量运算：
  • 更复杂，比如 张量缩并（类似矩阵的迹）、外积（生成更高阶张量）、广播机制（自动扩展低维张量到高维）。
  • 例如：一个3D张量（视频）和一个1D向量（音量调节）可以自动匹配维度进行运算。

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6. 生活中的例子

• 向量：
  • 你的购物清单：[5个苹果, 3根香蕉]（1维）。
• 张量：
  • 整个超市的库存：
    • 一层货架（2D矩阵）：每行是商品种类，每列是数量。
    • 多层货架（3D张量）：每层代表一个区域（水果区、蔬菜区），每层的货架是2D矩阵。
    • 多个超市的库存（4D张量）：每个超市是一个3D张量。

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7. 深度学习中的角色

• 向量：
  • 全连接神经网络中的输入或输出（比如一张图片被展平成一维向量）。
• 张量：
  • 卷积神经网络中的输入（比如 [3, 224, 224] 表示RGB图片的3通道、224x224分辨率）。
  • 深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）中的数据都是张量，因为它们需要处理高维数据。

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总结一句话：

• 向量 是一条线，张量 是多维魔方。
  向量是张量家族中的一员（1阶），而张量是能装下所有维度数据的“大容器”。

元宝

要理解向量和张量的联系与区别，咱们可以用“快递包裹的面单”来打比方——把数据的不同“排列方式”想象成包裹的不同“包装规格”。

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先搞清楚核心概念：什么是“维度”？

这里的“维度”不是数学里玄乎的概念，而是数据的“排列方向”或“层次”。比如：

• 你手里的一张纸是“2维”的（长和宽）；
• 一叠纸是“3维”的（长、宽、高）；
• 一堆叠起来的纸，每张纸上有不同的字，就是更高维的“数据块”。

数据也是一样，根据“排列的层次”不同，分成了标量、向量、矩阵、张量……其中向量是1维的张量，张量是所有这些“排列数据”的统称。

1. 向量：1维的“有序数字串”

向量是最基础的“1维张量”，可以简单理解为**“一排有顺序的数字”**。比如：

• 你家的坐标（30°N, 120°E）是一个2维向量（两个数字，按“纬度→经度”排列）；
• 你跑步时的速度（5m/s 东偏北30°），拆成x、y方向的分量（3.5m/s, 4.3m/s），也是一个2维向量；
• 甚至你今天买的东西清单（苹果、香蕉、橘子），如果用数字编码（1,2,3），也可以看成一个3维向量（不过这里数字不代表大小，只代表类别）。

关键特点：向量是“1维”的，只有一个“方向”（或者说“层次”），但里面的数字必须按顺序排列（顺序变了，意义可能完全不同）。比如（3.5,4.3）和（4.3,3.5）是两个不同的向量，对应不同的速度方向。

2. 张量：N维的“数据块”（向量是它的1维版本）

张量是更广义的概念，用来描述任意维度、任意层次的有序数据。向量只是张量中“维度=1”的特殊情况。

我们可以用“快递面单”来类比不同维度的张量：

• 0维张量（标量）：面单上的“重量”（5kg）——单个数字，没有方向，是0维。
• 1维张量（向量）：面单上的“收件人电话号码”（138-1234-5678）——一串按顺序排列的数字，是1维。
• 2维张量（矩阵）：面单上的“包裹内容清单”（第一行：苹果×2，第二行：香蕉×3）——两行多列的表格，是2维（行和列两个方向）。
• 3维张量：如果你网购了10箱这样的包裹，每箱的面单信息（重量、电话、清单）组成一个大箱子——这就是3维张量（箱号×行×列三个方向）。

关键特点：张量的“维度”由数据的“排列层次”决定，维度越高，数据越复杂，但能描述的场景也越多。比如：

• 照片是2维张量（长×宽，每个像素是一个颜色值）；
• 视频是3维张量（帧数×长×宽，每帧是一张照片）；
• 机器学习中，一批图片的数据是4维张量（样本数×帧数×长×宽）。

联系与区别总结

对比项	向量	张量
本质	1维的张量（特殊张量）	所有维度的有序数据的统称
维度数量	固定为1	可以是0维（标量）、1维（向量）、2维（矩阵）……任意维度
典型例子	坐标（3,4）、速度分量（5,0）	温度（25℃，0维）、表格（2维）、视频（3维）

一句话总结

向量是“1维的张量”，就像“单行道的车流”；张量是“所有维度的有序数据”，就像“所有可能的路网”（单行道、双行道、立交桥……都是路的类型）。向量是张量的基础，张量是向量的扩展——理解了向量，张量就只是“多几个排列方向”而已～

腾讯ds

好的，咱们用大白话把向量和张量掰扯清楚，就像聊日常物件一样：

1. 向量：有方向的“一列”东西

• 想象一下： 你有一串糖葫芦。这一串糖葫芦上有5颗山楂（或者其他水果）。
• 数学上： 这串糖葫芦就是一个向量。
  • 它有长度：5颗山楂（这个长度在数学上叫“维度”）。
  • 它里面的每个山楂，可以代表一个数值（比如第一颗代表甜度，第二颗代表酸度，第三颗代表大小… 或者就是单纯的位置）。
  • 它是一条直线排列的信息。
• 简单说： 向量就是一串有序的数字。它只有一个维度（长度）。比如：
  • 你的身高体重 [175, 70] 是一个2维向量。
  • 一个点的空间坐标 [x, y, z] 是一个3维向量。
  • 一个单词用300个数字表示（词向量），就是一个300维向量。

2. 张量：装东西的“容器”，维度可以更多

• 想象一下： 这次不是糖葫芦了，想象一个鸡蛋盒。
  • 这个鸡蛋盒有2行，3列。
  • 每个小格子里放一个鸡蛋（代表一个数值）。
• 数学上： 这个鸡蛋盒就是一个张量，更具体地说，是一个 2x3 的矩阵。
  • 它有两个维度：行和列。
  • 每个格子（元素）都有一个数值。
• 再想象一下： 现在你有一堆这样的鸡蛋盒，比如有4个鸡蛋盒叠在一起。
• 数学上： 这叠鸡蛋盒就是一个3维张量。它的形状是 4 x 2 x 3。
  • 第一个维度：鸡蛋盒的数量（4个）。
  • 第二个维度：每个盒子的行数（2行）。
  • 第三个维度：每个盒子的列数（3列）。
• 简单说： 张量就是可以装数字的容器，这个容器可以有多个维度。
  • 维度为0的张量？就是一个单独的数字（标量）。
  • 维度为1的张量？就是一个向量（一串数字）。
  • 维度为2的张量？就是一个表格/矩阵（行和列）。
  • 维度为3的张量？就像一叠表格/一摞鸡蛋盒。
  • 维度为4、5甚至更高？想象一柜子里的好几摞鸡蛋盒… 虽然抽象，但原理一样。

联系与区别：一句话总结

• 联系：向量是张量的一种！

  • 向量是一维张量。
  • 矩阵（表格）是二维张量。
  • 标量（单个数字）是零维张量。
  • 所以，张量是一个大家族，向量是它的一维成员。

• 区别：主要在于维度！

  • 向量： 只有一个维度（长度）。像一根线。
  • 张量： 可以有零个、一个、两个、三个或更多维度。像一个点（0维）、一根线（1维）、一张纸（2维）、一个盒子（3维）、一摞盒子（4维）等等。
  • 张量是更通用、更抽象的概念，它能描述各种维度结构的数据。

为什么在AI（如GPT）里老提张量？

因为现实世界的数据很复杂！

• 一张黑白图片：可以看作一个 2维张量（高度 x 宽度），每个点代表灰度值。
• 一张彩色图片：可以看作一个 3维张量（高度 x 宽度 x 颜色通道，通常是红绿蓝3个通道）。
• 一段视频：可以看作一个 4维张量（时间帧 x 高度 x 宽度 x 颜色通道）。
• 一批文本数据（比如一批100个句子，每个句子用50个300维词向量表示）：可以看作一个 3维张量（批量大小100 x 句子长度50 x 词向量维度300）。

像GPT这样的大模型，处理输入、进行计算、产生输出，内部流动和存储的数据基本都是各种高维张量。向量（一维张量）只是处理其中某一小部分信息（比如一个单词的词向量）时用到的基本单元。

总结成人话：

• 向量： 就是一串数字（比如 [1, 2, 3]），像糖葫芦。
• 张量： 是装数字的“盒子”，这个盒子可以有不同“层数”（维度）。
  • 0层盒子：一个数字（标量）。
  • 1层盒子：一串数字（向量）。
  • 2层盒子：一张表格（矩阵）。
  • 3层盒子：一摞表格。
  • … 更多层盒子。
• 关系： 向量（糖葫芦）是张量（盒子）在只有一层（一维）时的特例。张量是更通用的概念，能装下各种维度结构的数据，是AI处理复杂信息的基础容器。

DeepSeek

好的，咱们不用数学黑话，就用大白话和例子，把向量和张量这俩的关系和区别掰扯清楚！

想象你管理数据就像在整理东西：

1. 向量：它就是一条线上的数据，像一支笔直的铅笔。

   • 例子：
     • 一个学生的成绩单：[语文85, 数学92, 英语78] （3个数字）
     • 空间中的一个点位置：[东2米, 北3米, 地上1米] （3个数字）
     • 你今天的体温记录：[36.5, 36.7, 36.6] （早、中、晚3个时间点的温度）
   • 关键点：
     • 它只有一个维度，就是沿着那支铅笔的方向。你可以说它有“多长”（有多少个数字）。
     • 它用来表示一组有顺序的、同类型的数值（比如都是分数、都是坐标、都是温度）。
     • 你可以把它想象成一个单行的表格或者单列的表格。

2. 矩阵：它是一张表格，像一张平平的稿纸。

   • 例子：
     • 一个班所有学生的成绩单：

       [  // 这是一个矩阵（2维数组）
         [张三, 语文85, 数学92, 英语78],
         [李四, 语文90, 数学88, 英语85],
         [王五, 语文78, 数学95, 英语82]
       ]
       

     • 一张黑白图片：每个像素点有一个灰度值（0-255），整张图片就是一个由很多行很多列数字组成的表格。
   • 关键点：
     • 它有两个维度：行和列。你可以问“有多少行？”、“有多少列？”。
     • 它用来表示行和列组成的网格状数据。
     • 你可以把它想象成 Excel 表格。

3. 张量：它是个超级收纳箱，可以装各种形状的数据块。

   • 张量是向量和矩阵的“老大”！
     • 向量是1维张量（只有长度这一个维度）。
     • 矩阵是2维张量（有行和列两个维度）。
   • 关键点：
     • 张量可以有任何维度！ 0维、1维、2维、3维、4维… N维！
     • 维度数叫做“阶”或“秩”。
       • 0阶张量：就是一个单独的数字（标量）。比如 5 (温度5度)， 3.14 (圆周率)。它没有方向，就是一个点。
       • 1阶张量：就是向量。比如 [1, 2, 3]。
       • 2阶张量：就是矩阵。比如 [[1,2,3], [4,5,6]]。
       • 3阶张量：像一个立方体或者一摞卡片。
         • 例子：
           • 一张彩色图片：不仅有行（高）、列（宽），还有颜色通道（红、绿、蓝 3个）。所以是一个 高度 x 宽度 x 3 的张量。
           • 多个学生的多个科目的多次考试成绩：学生 x 科目 x 考试次数。
       • 4阶张量：像一摞立方体。
         • 例子：
           • 一个视频片段：它由很多帧（图片）组成。每一帧是彩色图片（3维：高x宽x通道）。所以整个视频是 帧数 x 高度 x 宽度 x 通道 的4维张量。
           • 一批（多个）彩色图片：图片数量 x 高度 x 宽度 x 通道 (这在深度学习中极其常见)。
       • 更高阶： 可以想象更复杂的结构，比如5维可能表示 批次 x 时间 x 高度 x 宽度 x 通道 的视频批次。

总结一下联系和区别：

特性	向量	矩阵	张量
维度数	1维 (只有长度)	2维 (行和列)	N维 (0,1,2,3,4,… 任意维度)
是什么	1维数组	2维数组	N维数组 (数据的容器)
关系	是1维张量	是2维张量	是向量和矩阵的通用术语/超集
例子	学生单科成绩、空间坐标	全班成绩单、黑白图片	彩色图片(3D)、视频(4D)、批量图片(4D)、单个数字(0D)
想象	一支铅笔	一张稿纸 (表格)	收纳箱 (可装铅笔、稿纸、立方块、一摞立方块…)

用人话终极总结：

• 向量： 一条线上的数据点。
• 矩阵： 一张表格上的数据点。
• 张量： 一个可以描述任何维度数据的超级概念。
  • 向量和矩阵是张量的特殊形式（分别是1维和2维张量）。
  • 张量是它们的“爸爸”（更通用、更抽象的概念）。 当我们在处理像图片、视频、语音、批量数据等复杂信息时，就需要用到更高维度的张量来表示它们。

简单说：张量就是装数据的多维容器。 向量是1维容器（线），矩阵是2维容器（面），张量可以是任意维度的容器（体、甚至更高维结构）。在机器学习和深度学习中，几乎所有的输入数据、模型参数、计算结果，都是用不同维度的张量来表示的！

这样讲清楚了吗？是不是感觉“张量”没那么神秘了？它就是个装数据的盒子，只不过这个盒子可以有各种奇奇怪怪的形状（维度）！

百度DS

好的用人唠向量，整深符号可以把成盒子但盒结构能装复杂度。

向量：数据

想象成？一条格直马路或者一个一行或一的Excel。
装 沿着一个装（排列 *： 3,4]一条上有房子，住数）
再你的、体重可以一个向量[175cm70kg30岁，表示“特征”马路点。

• ：一个大小和比如向10牛顿可以用 cos(), sin()]。
  维度重点 它一。这个就是它格子长度）。例子4维和。
  特点 简单。描述、单一很方便2.量：多维*

想象成* 量像多层多格箱一个的Excel。可以是：
：一个单独这叫量ar）。温度 。它是量的简。
**** ？这不向量没错向量是张量就是那条马路 * 2维：这就是矩阵像一个二维或者方格。有列。
比如灰度宽 x个，一个值）。3x：
4],
[5,6]]
* 3维：像一个魔，*（纸是一个 ：一张图片（ 高3个颜色）。
比如视频帧（ 高通道 ：更高维很难。
比如视频片段帧 x 高通道）。
比如图片数量 x x 通道 ？装维度序数据表达向量的关系 阶数 维度也叫数秩下标确定的位置 *量()：不需要a * 1阶下标 ]
矩阵2阶)： `a][j * 阶张三个下标[i][k * 。
**特点 非常，能表示复杂的数据是现代机器学习尤其是深度学习学的。

区别：总结

特性 向量) 张量) :------------------------------------------------------------------------------------------------- |
本质** 有序维数据 任意多维** 是量吗 | 向量1阶张 张总称标0阶(矩阵()、张 |
维度 ()** |只有****(只有。 可以有()、向量)、(矩阵3阶、… 。** **结构 | （） 点标线(面(立方体3D维体-D| 力 表达、单一。相对 |表达极其结构、。非常。 例子 | 2,3],速度向量[5m ]|标量[1,3](2],4]]` ( 一张图片 (高x 一个 (帧宽x通道)打个化的比喻 ：一串项链。只能项链线串 量： * 量 (张 的一。
向量1阶张 珍珠项链 *矩阵 (张量 一块编织布（线）。
量：一个用成的立方盒子。
张量 更珍珠编织再实际例子（/深度学习

• 训练
  一张单图片28x）一个 张量28 x28矩阵 * 图片（224像素 3阶 ( 3)。
  一批彩色图片一个 **张量100 x224 x **权重 *层 -> 2阶 ( (50)。
  预测
  模型图片猫” 一个量 (张量比如 85)。
  模型属于“狗/的概率分布一个 1阶) ([0.0.0.所以记住1. 是张的一种特1阶
  张大家族数据的程度（阶数有不同的标量0)、1)、2)、体数据3)、数据(N
  “数“维度确定元素下标。4. 主要用于线性或列表；则是一种强大的数据结构表示几乎所有科学和尤其是AI中的复杂数据。

看到“”，就可以、线、体更高维超级就向量只是基础、的那种条