在MXNet中，NDArray是一个类，也是存储和变换数据的主要工具。
创建NDArray
使用arrange()函数创建一个行向量，返回一个NDArray实例，其中包含一个指定长度的一维数组。使用zeros()和ones()创建指定元素值的NDArray。通过Python的列表（list）指定需要创建的NDArray中每个元素的值。随机生成NDArray中每个元素的值，例如nd.random.normal()。
NDArray属性
shape：获取NDArray实例的形状。size：获取NDArray实例中元素的总数。reshape()函数改变NDArray的形状。
运算
按元素的+、-、*、/、exp()。矩阵乘法dot()。连结（concatenate）concat()。条件判别式得到元素为0或1的心的NDArray。asscalar()函数将结果变为Python中的标量。
广播机制
对两个形状不同的NDArray按元素运算是，会触发广播（broadcasting）机制。
先适当复制元素使这两个NDArray形状相同后再按元素运算。
内存开销
Y = X + Y操作中，需要新开内存存储Y和X+Y。
Z = Y.zeros_like()
Z[:] = X + Y
通过zeros_like()创建和Y形状相同且元素为0的NDArray，记为Z。使用[:]将X+Y的结果写进Z对应的内存中。但是临时开辟内存存储X+Y。可以使用运算符全名函数中的out参数。
nd.elewise_add(X, Y, out=Z)
自动求梯度
a
= nd
.random
.normal
(shape
=1)
a
.attach_grad
()
with autograd
.record
():
c
= f
(a
)
c
.backward
()
attach_grad()：申请存储梯度所需要的内存。record()：记录与求梯度相关的计算。backward()：自动求导。
