本文介绍了一维张量即向量，二维张量即矩阵等概念，并探讨了张量与深度学习框架TensorFlow之间的联系。通过DanFleisch的讲解视频，深入浅出地解释了张量的本质。
今天新听到一个名词张量和它的英文tensor。看到英文瞬间想到另外两个英文单词tenor和TensorFlow，前者是男高音，和张量真没关系，后者对搞深度学习的人来说很熟悉，它跟张量还确实有点关系。
首先，一维张量是向量，二维张量是矩阵，三维张量是立方块……
Dan Fleisch是《AStudent’s Guide to Vectors and Tensors》的作者，他发现很大一部分读者都有一个疑问：到底张量是什么东西? (What’s a tensor? ） 于是乎就做了这个视频，用12分钟来告诉你张量是什么。
油管上只有无字幕生肉，而万能的B站竟然有字幕版，感谢up主和弹幕翻译。视频非常形象，老爷子还做了一个木制的坐标系，哈哈哈
https://www.bilibili.com/video/av10852829?from=search&seid=17671710685993281180
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