1， 从一个例子理解维数：
0维，就是一个像素点，一个标量，比如0.3
1维，一个特征向量
2维，一个矩阵，比如一张灰度图片的像素点分布
3维，一张三通道的彩色图片
4维，一个三通道图片批量，许多张图片
5维，一个视频批量，比三维多了时间序列
2， 范数
L-0范数：用来统计向量中非零元素的个数。
L-1范数：向量中所有元素的绝对值之和。可用于优化中去除没有取值的信息，又称稀疏规则算子。
L-2范数：典型应用——欧式距离。可用于优化正则化项，避免过拟合。
L-∞范数：计算向量中的最大值。
3， 如何理解axis取不同值时
4， 自动求导的正向反向求导
正向求导的复杂度：
