预备知识

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预备知识

配置环境

—window10

1. 下载anaconda和d2l-zh-1.0.zip

2. 打开anaconda powershell prompt

3. 配置清华PyPI镜像：pip config set global.index -url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4. 创建运行环境：conda env create -f environment.yml

5. 运行环境：conda activate gluon

—Linux

NDArray数据操作

mxnet的基础是对数据进行操作，NDArray类似NumPy,是MXNet中用于数据储存和变换的主要工具

#创建一个ndarray数组，⽤arange函数创建⼀个⾏向量
from mxnet import nd
x = nd.arange(12)

NDArray的创建方法包括：

• 通过python的list或者tuple直接指定值

• 通过arange创建一维行向量之后reshape修改形状

• 通过ones，zeros创建指定形状的张量

• 通过nd.random生成随机值的张量，例如nd.random.normal生成的是正态分布的随机数

NDArray的运算方法：

• ndarray的运算包括基本的加减乘初，不过要求参与运算的两个对象大小相同，

• ndarray提供dot函数计算张量的矩阵乘法。

• ndarray提供concat函数支持多个张量连结

• 条件运算==判断对应位置的值是否相等

• ndarray提供sum函数计算特定维度的和，没有指定维度则计算所有元素的和

• ndarray提供asscalar函数将结果变成标量

NDArray的广播机制：

广播机制针对两个形状不同的NDArray进行按元素进行运算。

广播机制原则

• 输出的shape是输入中最大的值，输入的shape中不足的部分都通过在前面加1补齐

• 输入数组要求shape上的每个位置要么是1要么和输出一致

NDArray索引:

通俗说：索引就是用冒号分隔开，对张量内元素进行定位查找或者修改。

x[:2]
#输出
[0. 1. 2.]
<NDArray 3 @cpu(0)>

NDArray与NumPy转化:

通过array函数和asnumpy函数令数据在NDArray和NumPy格式之间相互变换。

NDArray自动求梯度

步骤：

1. 调⽤attach_grad函数来申请存储梯度所需要的内存

2. 调⽤record函数来要求MXNet记录与求梯度有关的计算

3. 通过调⽤backward函数⾃动求梯度

from mxnet import autograd, nd
x = nd.arange(4).reshape((4, 1))
x.attach_grad()
with autograd.record():
    y = 2 * nd.dot(x.T, x)
y.backward()
x.grad
#输出
[[ 0.]
 [ 4.]
 [ 8.]
 [12.]]
<NDArray 4x1 @cpu(0)>