19.2 实例变量ndarray

Variable起到包裹数据的“箱子”的作用。不过对Variable的用户来说，重要的不是“箱子”，而是其中的数据。因此，我们需要让Variable看上去是数据，即“透明的箱子”。

如步骤1所述，数值计算和机器学习系统使用多维数组（张量）作为底层数据结构。因此，Variable类作为ndarray的“专用箱子”使用。这里我们的目标是让Variable实例看起来像ndarray实例。

Variable中有ndarray实例。ndarray实例内置了几个多维数组的实例变量，比如下面代码中使用的实例变量shape。

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> x.shape
(2, 3)

如上面的代码所示，多维数组的形状可以通过实例变量 shape 获取。顺带一提，上面的结果 (2, 3) 相当于数学中的 $2 \times 3$ 矩阵。下面我们将这个操

作扩展到Variable实例。具体实现如下。

steps/step19.py

class Variable:   
...   
@property def shape(self): return self.data.shape

上面的代码实现了 shape 方法，这个方法取出了实际数据的 shape。这里比较重要的一点是在 def shape(self): 之前加上一行 @property。这样一来, shape 方法就可以作为实例变量被访问。我们来试着操作一下。

steps/step19.py

$\mathbf{x} =$  Variable(np.array([[1,2，3],[4，5，6]])) print(x.shape）#用x.shape代替x.shape()来访问

运行结果

(2,3)

我们可以按照上面的方式通过实例变量 shape 取出数据的形状。之后可使用同样的做法将 ndarray 的实例变量添加到 Variable 中。这里添加以下 3 个新的实例变量。

steps/step19.py

class Variable:   
...   
@property def ndim(self): return self.data.ndim   
@property def size(self): return self.data.size

@property
def dtype(self):
    return self.datadtype

上面的代码添加了 ndim、size 和 dtype 这 3 个实例变量，其中 ndim 是维度，size 是元素数，dtype 是数据类型。这样就完成了向 Variable 添加实例变量的工作。ndarray 中还有很多实例变量，当然，这些变量都可以添加进来。不过这项工作很枯燥，本书就不带领大家一一操作了，请读者根据实际需要自行添加。

到目前为止，本书并没有特别提到ndarray实例的dtype。如果不指定dtype，ndarray实例将被初始化为float64或int64（取决于实际环境）。神经网络经常使用的是float32。