Dive into Deep Learning¶

Note

使用教材《动手学深度学习》

预备知识¶

数据操作¶

Note

为了能够完成各种数据操作，我们需要某种方法来存储和操作数据。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的ndarray类似。但深度学习框架又比Numpy的ndarray多一些重要功能：首先，GPU很好地支持加速计算，而NumPy仅支持CPU计算；其次，张量类支持自动微分。这些功能使得张量类更适合深度学习。如果没有特殊说明，本书中所说的张量均指的是张量类的实例。

参考文献¶

Zhang, Aston, Lipton, Zachary C., Li, Mu, and Smola, Alexander J. (2023). Dive into Deep Learning. Cambridge University Press. [Online]. Available: https://D2L.ai