“网络层”（Layer）在 TensorSpace 中，是所有实体3D对象的容器（实例）。

与 Keras 或 TensorFlow 的“层”的基本概念相同：都是用于构成神经网络的基本组成元素，比如卷积层、池化层、全链接层等。

不同的是，TensorSpace 的“网络层”不包含计算功能。它只是一个用来构成神经网络的基本元素和储存数据的容器，用来表示该“层”的数据形状以及数据特征。其主要目的是用作层间数据与结构的3D可视化展示。这也是 TensorSpace 的由来： Present Tensors in Space.

TensorSpace 的 API 参考 Keras, TensorFlow.js 的风格来设计，方便相关用户进行使用，对API的接口特征更加熟悉。