В настоящее время я пытаюсь понять назначение тензоров в TensorFlow и как это связано с математическим определением тензора.
В моем математическом классе мы определили тензорное произведение 
как векторное пространство и билинейная (или мультилинейная) карта, которая в качестве "универсального свойства"
https://en.wikipedia.org/wiki/Tensor_product#Universal_property
Тензор - это объект внутри векторного пространства 
Читая некоторые исследования тензоров в TensorFlow и многие из них говорят, что тензоры что-то вроде n-мерного массива. Я знаю, что тензорное произведение двух конечномерных векторных пространств изоморфно c матрице: 
. И я также думаю, что тензорное произведение трех конечномерных векторных пространств (например, 
) изоморфно c в векторное пространство "3D вектор" 
, но есть ли какая-либо связь между универсальным свойством и чем-то в TensorFlow?
Поскольку операции (операции) в TensorFlow не должны быть мультилинейными, что крайне важно для применения универсального свойства тензорных произведений.