>>322 補足
>ディープラーニングのテンソルと、物理学のテンソルと、数学の代数のテンソルと、それぞれ意味（定義）が微妙に違う（＾＾；
>・ディープラーニングのテンソルは、下記のブログの通り、単に多次元の数の配列で、それをコンピュータプログラムとして計算するための意味

下記のChainer Tutorialが分り易い
「ディープラーニングのテンソルは、単に多次元の数の配列」ってこと
伝統的な物理系のテンソル演算や、数学の代数系のテンソルとは、別物ですね

扱うのは”Python で数値計算を高速に行うためのライブラリ”（下記）で、テンソルの要素 つまり各数値の配列ってことです
そして、会話でテンソルと言えば、行列（2次元）を超えた3次元以上の配列を意味する。ベクトルは1次元です
因みに、下記”NumPy”では、計算機の言語上は、”8.2. 多次元配列を定義する”にあるように、”ndarrayというクラス”で、ベクトル・行列・テンソルを統一的に扱います

（参考）
https://tutorials.chainer.org/ja/05_Basics_of_Linear_Algebra.html
Chainer Tutorial
(抜粋)
1. はじめに
Chainer チュートリアルへようこそ。
このチュートリアルは、機械学習やディープラーニングの仕組みや使い方を理解したい大学学部生以上の方に向けて書かれたオンライン学習資料です。

5. 線形代数の基礎

5.1. スカラ・ベクトル・行列・テンソル
まず始めに、スカラ、ベクトル、行列、テンソルという 4 つの言葉を解説します。

スカラ (scalar)

ベクトル (vector) は、スカラを 1 方向に並べたものです。

行列 (matrix) は同じサイズのベクトルを複数個並べたものです。

つづく