几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，通俗一点理解的话，我们可以将标量视为零阶张量，矢量视为一阶张量，那么矩阵就是二阶张量。
例如，可以将任意一张彩色图片表示成一个三阶张量，三个维度分别是图片的高度、宽度和色彩数据。将这张图用张量表示出来，就是最下方的那张表格：
其中表的横轴表示图片的宽度值，这里只截取0~319；表的纵轴表示图片的高度值，这里只截取0~4；表格中每个方格代表一个像素点，比如第一行第一列的表格数据为[1.0,1.0,1.0]，代表的就是RGB三原色在图片的这个位置的取值情况（即R=1.0，G=1.0，B=1.0）。
当然我们还可以将这一定义继续扩展，即：我们可以用四阶张量表示一个包含多张图片的数据集，这四个维度分别是：图片在数据集中的编号，图片高度、宽度，以及色彩数据。
张量在深度学习中是一个很重要的概念，因为它是一个深度学习框架中的一个核心组件，后续的所有运算和优化算法几乎都是基于张量进行的。
2、范数
有时我们需要衡量一个向量的大小。在机器学习中，我们经常使用被称为范数(norm) 的函数衡量矩阵大小。Lp 范数如下：
所以：
L1范数
L2范数
这里先说明一下，在机器学习中，L1范数和L2范数很常见，主要用在损失函数中起到一个限制模型参数复杂度的作用，至于为什么要限制模型的复杂度，这又涉及到机器学习中常见的过拟合问题。具体的概念在后续文章中会有详细的说明和推导，大家先记住：这个东西很重要，实际中经常会涉及到