动手深度学习笔记（一）2.1数据 *** 作

动手深度学习笔记（一）2.1数据 *** 作

动手深度学习笔记（一）

2. 预备知识

2.1. 数据 *** 作

2.1.1. 入门 2.1.2. 运算符 2.1.3. 广播机制 2.1.4. 索引和切片 2.1.5. 节省内存 2.1.6. 转换为其他Python对象 2.1.7. 小结 2.1.8. 练习

2. 预备知识 2.1. 数据 *** 作

为了能够完成各种数据 *** 作，我们需要某种方法来存储和 *** 作数据。 通常，我们需要做两件重要的事：（1）获取数据；（2）将数据读入计算机后对其进行处理。 如果没有某种方法来存储数据，那么获取数据是没有意义的。

首先，我们介绍 n 维数组，也称为张量（tensor）。 使用过Python中NumPy计算包的读者会对本部分很熟悉。 无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为ndarray， 在PyTorch和TensorFlow中为Tensor）都与Numpy