mxnet导入nd或np以使用数组

Question

我开始研究mxnet和gluon，但是我对np / nd数组的用法有些困惑。

• 按照gluon网站上的建议，我通过运行以下命令安装了mxnet和gluon：

  pip install --upgrade mxnet gluoncv
  

  会安装mxnet版本1.5.1.post0。在这种情况下，要使用数组，我需要：

  from mxnet import ndarray as nd
  

• 另一方面，我发现了一本基于mxnet的深度学习书，他们在其中通过以下方式安装了更高版本的mxnet：

  pip install mxnet==1.6.0b20190915
  

  在这种情况下，您可以导入ndarray或直接导入np，因此：

  from mxnet import ndarray as nd
  from mxnet import np
  

两者均可（同时，对于mxnet 1.5.1，从mxnet导入np 失败）。

如果已经有了nd，为什么可以在新版本中导入np？从nd或np创建的数组之间有什么区别吗？
似乎在两种情况下我都可以使用mxnet功能（例如attach_grad（））...例如，以下作品：

from mxnet import np
array = np.array([1,2,3)
array.attach_grad()

谢谢！

Answer 1

以下是RFC，解释了引入mx.np模块的动机。在mx.np和mx.nd模块之间给出几个突出的区别：

1. mx.np模块采用了已经发展了近二十年的官方NumPy运算符API，为来自NumPy世界的用户提供了轻松的过渡体验，同时mx.nd该模块未遵循完善的规范来定义操作员签名，有时会引起混淆，例如dim与axis。
在mx.np中注册的
2. 运算符与官方NumPy运算符具有高度兼容的行为，而mx.nd运算符则不具有这些方面。例如，mx.np支持零维/标量，零大小，布尔张量和布尔索引，但mx.nd不支持。

就可用性，功能和性能而言，您可以将mx.np视为mx.nd的增强版本。 mx.nd在将来的版本中将逐渐弃用。