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为了完成任何事情，我们需要一些方法来存储和操作数据。通常，我们需要对数据做两件重要的事情：（i）获取它们；(ii) 一 旦它们进入计算机就对其进行处理。如果没有某种存储方式，获取数据是没有意义的，所以首先，让我们动手操作n维数组， 我们也称之为张量。如果您已经了解 NumPy科学计算包，那么这将是一件轻而易举的事。对于所有现代深度学习框架，张量 类（ndarray在 MXNet、 TensorPyTorch和 TensorFlow 中）类似于 NumPy ndarray，但增加了一些杀手级功能。首先，张量类 支持自动微分。其次，它利用 GPU 来加速数值计算，而 NumPy只能在 CPU 上运行。这些特性使神经网络既易于编码又能快 速运行。
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