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為了完成任何事情，我們需要一些方法來存儲(chǔ)和操作數(shù)據(jù)。通常，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)做兩件重要的事情：（i）獲取它們；(ii) 一 旦它們進(jìn)入計(jì)算機(jī)就對(duì)其進(jìn)行處理。如果沒有某種存儲(chǔ)方式，獲取數(shù)據(jù)是沒有意義的，所以首先，讓我們動(dòng)手操作n維數(shù)組， 我們也稱之為張量。如果您已經(jīng)了解 NumPy科學(xué)計(jì)算包，那么這將是一件輕而易舉的事。對(duì)于所有現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)框架，張量 類（ndarray在 MXNet、 TensorPyTorch和 TensorFlow 中）類似于 NumPy ndarray，但增加了一些殺手級(jí)功能。首先，張量類 支持自動(dòng)微分。其次，它利用 GPU 來加速數(shù)值計(jì)算，而 NumPy只能在 CPU 上運(yùn)行。這些特性使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既易于編碼又能快 速運(yùn)行。
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