在 TensorFlow 中，張量（Tensor）是一個多維數組，類似于 NumPy 中的 ndarray 對象。張量是 TensorFlow 中的核心數據結構，用于表示計算圖中的輸入和輸出數據。張量可以是標量（0 維）、向量（1 維）、矩陣（2 維）以及更高維的數組。
張量在 TensorFlow 中的作用是存儲和傳遞數據，以及進行各種數學運算。在計算圖中，張量可以作為節點之間的輸入和輸出，通過不同的操作節點對張量進行處理和轉換，從而實現各種復雜的計算任務。
總的來說，TensorFlow 中的張量是用來表示和處理數據的核心數據結構，是 TensorFlow 運算的基本單位。通過張量，可以構建各種復雜的深度學習模型，并進行高效的計算和優化。
