张量是神经网络里的主要数据结构。

数学上的标量，向量，矩阵，现在使用 nd-tensor 表示

CS 里的 number，数组，二维数组，现在使用 nd-array 表示

上面的 n 表示，确定一个特定的一个元素需要 n 个索引

tensor 和 array，它们只是叫法不一样。

这里的 n 不是我们数学课狭义的维度。

因为：

关于张量的维数要注意的一件事是，它与我们在向量空间中引用向量的维数时的含义不同。张量的维数不能告诉我们张量中存在多少个分量。

如果我们有一个来自三维欧几里德空间的三维向量，那么我们将得到一个具有三个分量的有序三元组。

但是，三维张量可以具有三个以上的分量。
例如，我们的二维张量 dd 有 9 个分量。

dd = [[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]
]