张量（tensor）是在计算机科学和数学中常用的概念，特指多维数组。在深度学习领域，张量是深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）中最基本的数据结构，用于表示数据和进行各种数学运算。
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张量具有以下特点：
多维度数据结构: 张量可以是零维（标量）、一维（向量）、二维（矩阵）、三维或者更高维度的数据结构。
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数据类型: 张量中的元素可以是不同的数据类型，例如整数、浮点数、布尔值等。
可变形状: 张量的形状可以根据需要进行调整，通过改变维度的大小或者添加/删除维度来适应不同的计算需求。
支持并行计算: 张量的并行计算是深度学习框架中的核心特性之一，允许在GPU或者其他加速硬件上进行高效的数值计算。
数学运算: 张量支持各种数学运算，例如加法、减法、乘法、除法、矩阵乘法、转置等。
在深度学习中，神经网络的输入、输出以及模型参数通常都是张量形式的数据。因此，了解张量的概念和特点对理解深度学习模型的工作原理至关重要。
