张量是在计算机科学和数学中的一个重要概念，其本质上是多维数组。一般地讲，它可以表示任意阶的数据，如一维数组、二维矩阵、三维立方体等形式的数据。
TensorFlow是目前用于构建机器学习模型的流行平台。它提供了一系列包含常见机器学习任务的API，例如分类、回归和聚类。
TensorFlow中的张量是一种建模语言，用于定义变量和操作，并且可以表示任何形式的数据，如图像和文字。在编写TensorFlow代码中，我们将使用张量来表征数据，并且在模型中进行操作，以获得想要的结果。
TensorFlow中，张量记录了变量和操作的相关元数据，例如维度、数据类型、值的大小等。TensorFlow开发者可以定义张量来作为计算图中的变量，也可以使用已经定义的张量作为图中的变量。
TensorFlow中定义的张量还可以用于封装数据输入和输出，以便模型可以使用不同的数据训练，测试和预测。
图计算（graph computing）是一种计算技术，用于将特定的计算过程表示为一系列的节点和边，这些节点通常是张量。TensorFlow使用图计算来表示它的模型，其中每个节点都表示一个或多个向量，而使用边来表示这些数据之间的依赖关系。
此外，张量还用于表示模型的权重和偏差，以及其他模型参数，例如层类型、激活函数等。TensorFlow提供高效的helper函数来构建和初始化这些张量。
总之，TensorFlow中的张量是一种非常强大的抽象概念，它可有效地表达和封装数据，从而帮助构建更强大、更高效的机器学习模型。
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