Tensor

  在 TF 中，一个张量如下表述：

my_tensor = tf.constant(0., shape=[6,3,7])
print(my_tensor) # -> Tensor("Const_1:0", shape=(6, 3, 7), dtype=float32)

  一个张量应该包含如下内容：

• 一个名字，它用于键值对的存储，用于后续的检索： Const: 0
• 一个形状描述， 描述数据的每一维度的元素个数：（6，3，7）
• 数据类型，比如 float32

  从向量空间到实数域的多重线性映射(multilinear maps)。

  在 TensorFlow 中用 tensor 数据结构来代表所有的数据, 计算图中, 操作间传递的数据都是 tensor。

  张量是一个拥有 n 维度的数组，并且其中的值都拥有相同的类型，比如整型，浮点型，布尔型等等。

  张量可以用我们所说的形状来描述：我们用列表（或元祖）来描述我们的张量的每个维度的大小

  注意： D_*，W，H 都是整型。