由圖可以得知：無方向的數值即標量為0階張量；乙個方向即向量為1階張量；2個方向即矩陣為2階張量；27個方向即立法體為3階標量。
但如果想一氣呵成的理解張量，首先引入笛卡爾座標系，它有三個基向量（x軸方向，y軸方向，z軸方向），在這個座標系中的每乙個向量都可由基向量構成，例如a=（1，2，0），向量a在x軸方向的基向量值為1，在y軸方向的基向量值為2，在z軸方向的基向量值為0，其中，1和2代表分量，分量就是在乙個座標系中，每個基向量上的數值，因此乙個分量僅由乙個基向量所表示。
接著，來描述2階張量，來一點想象力，當我們要描述乙個平面，就用該平面的法線來表示，該法線的方向需要一組基向量（3個基向量）來描述，再再這個平面上新增乙個向量，這個向量需要一組基向量來描述（3個基向量），如果要描述所有平面和所有力的組合，可以產生3^2=9個分量，每個分量代表是哪兩個基向量組合構成。
例：axx表示在法線為x方向的平面上的方向為x方向的力。
然後，來描述3階張量，同理可得，可以產生3^3=27個分量，每個分量代表是哪三個基向量組合構成。
其次，來描述4階張量，同理，可以產生3^4=81個分量，每個分量代表是哪四個基向量組合構成。
所以，第乙個數是代表笛卡爾座標系的基座標數量，第二個數代表n階張量的n個基座標。
做總結:
理解張量僅是為了理解python**，張量在python中是由n-維陣列表示的，因此需要在腦海中掌握張量的運算，張量的加減乘除，尤其是乘，分為點乘和mutiple，這兩種得到的結果是不同的，當然，每一種操作背後都蘊含著豐富的矩陣論知識，因此喜歡探索的孩子再深入挖掘下去吧。
參考
通俗理解張量tensor
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tensorflow 張量的理解
可以把張量理解成乙個陣列或列表，乙個張量有乙個靜態型別和動態型別的維數.張量可以在圖中的節點之間流通.在tensorflow系統中，張量的維數來被描述為階.但是張量的階和矩陣的階並不是同乙個概念.張量的階 有時是關於如順序或度數或者是n維 是張量維數的乙個數量描述.比如，下面的張量 使用python...
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江湖人稱冷不丁 關注22018.07.20 17 20 26 字數 1,500 閱讀 49,100 我們的目的是要用數學量來表示物理量，可是標量加上向量，都不足以表達所有的物理量，所以就需要擴大數學量的概念，張量就出現了。幾何代數中定義的張量是基於向量和矩陣的推廣，通俗一點理解的話，我們可以將標量視...