1.mx.nd.NDArray()
在神经网络中，我们有三种类别的数据：
- 样本数据（输入 和 label）
- 网络模型参数
- 网络中每层的输入 数据
在 mxnet/Gluon 中，这三种类别的数据都是由 mx.nd.NDArray 来存储的。
但是需要注意的是：
模型参数记得 NDArray.attach_grad(), 因为模型参数更新的时候需要用到 梯度，attach_grad() 就是为参数梯度的存放开辟了空间，以助于参数更新的时候进行访问
不需要显式访问梯度的 NDArray 是不需要 attach_grad() 的
链接：https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/78047278/
2.train_data=gluon.data.DataLoader(） #把数据整体封装起来
class mxnet.gluon.data.DataLoader（dataset，batch_size = None，shuffle = False，sampler = None，last_batch = None，batch_sampler = None，batchify_fn = None，num_workers = 0 ）参数理解
- dataset（数据集） - 源数据集。请注意，numpy和mxnet数组可以直接用作数据集。
- batch_size（int） - 最小批量的大小。
- shuffle（bool） - 是否洗牌。
- sample（采样器） - 要使用的采样器。指定采样器或混洗，而不是两者。
- last_batch（{'keep' ，'discard' ，'rollover'}） -
如果batch_size不能均匀分配len（数据集），如何处理最后一批 。
keep - 返回比前一批次样品少的批次。discard - 如果最后一批不完整，则丢弃最后一批。rollover - 剩余的样本将转入下一个时间段。
- batch_sampler（采样器） - 返回小批量的采样器。如果指定了batch_sampler，则不要指定batch_size，shuffle，sampler和last_batch。
- batchify_fn（可调用） -
回调函数允许用户指定如何将样本合并到批处理中。默认为default_batchify_f
num_workers（int ，默认值为0） - 用于数据预处理的多处理工作器的数量。 Windows尚未支持num_workers> 0。
(3)class
mxnet.gluon.data.vision.datasets.MNIST（root ='〜/ .mxnet / datasets / mnist'，train = True，transform = None ）
3.numpy中把向量/vector转化为标量/scalar
import numpy as np
vec = np.array([1]) #=> [1] 向量
scal = np.asscalar(vec)#=> 1 标量
4.attach.grad()
- 模型参数记得 NDArray.attach_grad(), 因为模型参数更新的时候需要用到 梯度，attach_grad() 就是为参数梯度的存放开辟了空间，以助于参数更新的时候进行访问
- autograd.record(): # 使用 autograd 来记录计算图
- 参考链接：https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/78047278/