.. raw:: html

   <!-- ===================== Bắt đầu dịch Phần 1 ===================== -->

.. raw:: html

   <!-- ========================================= REVISE PHẦN 1 - BẮT ĐẦU =================================== -->

.. raw:: html

   <!--
   # Documentation
   -->

Tài liệu
========

.. raw:: html

   <!--
   Due to constraints on the length of this book, we cannot possibly introduce every single MXNet function and class (and you probably would not want us to). The API documentation and additional tutorials and examples provide plenty of documentation beyond the book. In this section we provide you with some guidance to exploring the MXNet API.
   -->

Vì độ dài cuốn sách này có giới hạn, chúng tôi không thể giới thiệu hết
tất cả các hàm và lớp của MXNet (và tốt nhất nên như vậy). Tài liệu API,
các hướng dẫn và ví dụ sẽ cung cấp nhiều thông tin vượt ra khỏi nội dung
cuốn sách. Trong chương này, chúng tôi sẽ cung cấp một vài chỉ dẫn để
bạn có thể khám phá MXNet API.

.. raw:: html

   <!--
   ## Finding All the Functions and Classes in a Module
   -->

Tra cứu tất cả các hàm và lớp trong một Mô-đun
----------------------------------------------

.. raw:: html

   <!--
   In order to know which functions and classes can be called in a module, we invoke the `dir` function. For instance, we can query all properties in the `np.random` module as follows:
   -->

Để biết những hàm/lớp nào có thể được gọi trong một mô-đun, chúng ta
dùng hàm ``dir``. Ví dụ, ta có thể lấy tất cả thuộc tính của mô-đun
``np.random`` bằng cách:

.. code:: python

    from mxnet import np
    print(dir(np.random))


.. parsed-literal::
    :class: output

    ['__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', '_mx_nd_np', 'absolute_import', 'choice', 'multinomial', 'normal', 'rand', 'randint', 'shuffle', 'uniform']


.. raw:: html

   <!--
   Generally, we can ignore functions that start and end with `__` (special objects in Python) or functions that start with a single `_`(usually internal functions). Based on the remaining function or attribute names, we might hazard a guess that this module offers various methods for generating random numbers, including sampling from the uniform distribution (`uniform`), normal distribution (`normal`), and multinomial distribution  (`multinomial`).
   -->

Thông thường, ta có thể bỏ qua những hàm bắt đầu và kết thúc với ``__``
(các đối tượng đặc biệt trong Python) hoặc những hàm bắt đầu bằng ``_``
(thường là các hàm địa phương). Dựa trên tên của những hàm và thuộc tính
còn lại, ta có thể dự đoán rằng mô-đun này cung cấp những phương thức
sinh số ngẫu nhiên, bao gồm lấy mẫu từ phân phối đều liên tục
(``uniform``), phân phối chuẩn (``normal``) và phân phối đa thức
(``multinomial``).

.. raw:: html

   <!--
   ## Finding the Usage of Specific Functions and Classes
   -->

Tra cứu cách sử dụng một hàm hoặc một lớp cụ thể
------------------------------------------------

.. raw:: html

   <!--
   For more specific instructions on how to use a given function or class, we can invoke the  `help` function. As an example, let's explore the usage instructions for `ndarray`'s `ones_like` function.
   -->

Để tra cứu chi tiết cách sử dụng một hàm hoặc lớp nhất định, ta dùng hàm
``help``. Ví dụ, để tra cứu cách sử dụng hàm ``ones_like`` với
``ndarray``:

.. code:: python

    help(np.ones_like)


.. parsed-literal::
    :class: output

    Help on function ones_like in module mxnet.numpy:
    
    ones_like(a)
        Return an array of ones with the same shape and type as a given array.
        
        Parameters
        ----------
        a : ndarray
            The shape and data-type of `a` define these same attributes of
            the returned array.
        
        Returns
        -------
        out : ndarray
            Array of ones with the same shape and type as `a`.
        
        Examples
        --------
        >>> x = np.arange(6)
        >>> x = x.reshape((2, 3))
        >>> x
        array([[0., 1., 2.],
               [3., 4., 5.]])
        >>> np.ones_like(x)
        array([[1., 1., 1.],
               [1., 1., 1.]])
        
        >>> y = np.arange(3, dtype=float)
        >>> y
        array([0., 1., 2.], dtype=float64)
        >>>
        >>> np.ones_like(y)
        array([1., 1., 1.], dtype=float64)
    


.. raw:: html

   <!--
   From the documentation, we can see that the `ones_like` function creates a new array with the same shape as the supplied `ndarray` and sets all the elements to `1`. Whenever possible, you should run a quick test to confirm your interpretation:
   -->

Từ tài liệu, ta có thể thấy hàm ``ones_like`` tạo một mảng mới có cùng
kích thước với ``ndarray`` nhưng tất cả các phần tử của nó đều chứa giá
trị ``1``. Nếu có thể, bạn nên chạy thử để xác nhận rằng mình hiểu đúng.

.. code:: python

    x = np.array([[0, 0, 0], [2, 2, 2]])
    np.ones_like(x)




.. parsed-literal::
    :class: output

    array([[1., 1., 1.],
           [1., 1., 1.]])



.. raw:: html

   <!--
   In the Jupyter notebook, we can use `?` to display the document in another window. For example, `np.random.uniform?` will create content that is almost identical to `help(np.random.uniform)`, displaying it in a new browser window. In addition, if we use two question marks, such as `np.random.uniform??`, the code implementing the function will also be displayed.
   -->

Trong Jupyter notebook, ta có thể dùng ``?`` để mở tài liệu trong một
cửa sổ khác. Ví dụ, ``np.random.uniform?`` sẽ in ra nội dung y hệt
``help(np.random.uniform)`` trong một cửa sổ trình duyệt mới. Ngoài ra,
nếu chúng ta dùng dấu ``?`` hai lần như ``np.random.uniform??`` thì đoạn
mã định nghĩa hàm cũng sẽ được in ra.

.. raw:: html

   <!-- ===================== Kết thúc dịch Phần 1 ===================== -->

.. raw:: html

   <!-- ===================== Bắt đầu dịch Phần 2 ===================== -->

.. raw:: html

   <!--
   ## API Documentation
   -->

Tài liệu API
------------

.. raw:: html

   <!--
   For further details on the API details check the MXNet website at  [http://mxnet.apache.org/](http://mxnet.apache.org/). You can find the details under the appropriate headings (also for programming languages other than Python).
   -->

Chi tiết cụ thể về các API của MXNet có thể được tìm thấy tại trang
http://mxnet.apache.org/. Chi tiết từng phần được tìm thấy tại các đề
mục tương ứng (cho cả các ngôn ngữ lập trình khác ngoài Python).

.. raw:: html

   <!--
   ## Summary
   -->

Tóm tắt
-------

.. raw:: html

   <!--
   * The official documentation provides plenty of descriptions and examples that are beyond this book.
   * We can look up documentation for the usage of MXNet API by calling the `dir` and `help` functions, or checking the MXNet website.
   -->

-  Tài liệu chính thức cung cấp rất nhiều các mô tả và ví dụ ngoài cuốn
   sách này.
-  Chúng ta có thể tra cứu tài liệu về cách sử dụng MXNet API bằng cách
   gọi hàm ``dir`` và ``help``, hoặc kiểm tra tại trang web của MXNet.

.. raw:: html

   <!--
   ## Exercises
   -->

Bài tập
-------

.. raw:: html

   <!--
   1. Look up `ones_like` and `autograd` on the MXNet website.
   2. What are all the possible outputs after running `np.random.choice(4, 2)`?
   3. Can you rewrite `np.random.choice(4, 2)` by using the `np.random.randint` function?
   -->

1. Tra cứu ``ones_like`` và ``autograd`` trên trang MXNet.
2. Tất cả các kết quả khả dĩ sau khi chạy ``np.random.choice(4, 2)`` là
   gì?
3. Bạn có thể viết lại ``np.random.choice(4, 2)`` bằng cách sử dụng hàm
   ``np.random.randint`` không?

.. raw:: html

   <!-- ===================== Kết thúc dịch Phần 2 ===================== -->

.. raw:: html

   <!-- ========================================= REVISE PHẦN 1 - KẾT THÚC ===================================-->

.. raw:: html

   <!--
   ## [Discussions](https://discuss.mxnet.io/t/2322)
   -->

Thảo luận
---------

-  `Tiếng Anh <https://discuss.mxnet.io/t/2322>`__
-  `Tiếng Việt <https://forum.machinelearningcoban.com/c/d2l>`__

Những người thực hiện
---------------------

Bản dịch trong trang này được thực hiện bởi:

-  Đoàn Võ Duy Thanh
-  Trần Hoàng Quân
-  Vũ Hữu Tiệp