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Tensorflow中的张量和多维矩阵有什么区别？

在Tensorflow中，张量（Tensor）和多维矩阵（Multidimensional Matrix）是两个不同的概念。

张量（Tensor）是Tensorflow中最基本的数据结构，可以看作是一个多维数组。它可以是0维（标量）、1维（向量）、2维（矩阵）或更高维的数组。张量可以存储在计算图中的节点上，并在计算图中流动，参与各种计算操作。
多维矩阵（Multidimensional Matrix）是数学中的概念，是由行和列组成的二维数组。它可以表示为一个矩阵，其中每个元素都有特定的位置和值。多维矩阵可以进行各种数学运算，如加法、减法、乘法等。

区别：

张量是Tensorflow中的数据结构，而多维矩阵是数学中的概念。
张量可以是0维、1维、2维或更高维的数组，而多维矩阵是二维数组。
张量可以参与各种计算操作，而多维矩阵可以进行各种数学运算。

在Tensorflow中，可以使用tf.Tensor表示张量，通过tf.constant、tf.Variable等函数创建。而多维矩阵可以通过tf.matmul等函数进行矩阵运算。

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