frombufferで一次配列を作る必要がわからない

Question

frombufferで一次配列を作る必要がわかりません。
http://www.buildinsider.net/small/booktensorflow/0201
を参考にして今Tensorflowの勉強をしています。
しかし、以下のコードを書いたとき

# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import os
import numpy as np

class Cifar10Record(object):
    width = 32
    height = 32
    depth = 3

    def set_label(self,label_byte):
        self.label = np.frombuffer(label_byte,dtype=np.uint8)

    def set_image(self,image_bytes):
        byte_buffer = np.frombuffer(image_bytes,dtype=np.int8)
        reshaped_array = np.reshape(byte_buffer,[self.depth,self.height,self.width])
        self.byte_array = np.transpose(reshaped_array,[1,2,0])
        self.byte_array = self.byte_array.astype(np.float32)

class Cifar10Reader(object):
 def __init__(self,filename):
     if not os.path.exists(filename):
         print(filename + ' is not exist')
         return

     self.bytestream = open(filename,mode="rb")

 def close(self):
     if not self.bytestream:
         self.bytestream.close()

 def read(self,index):
     result = Cifar10Record()

     label_bytes = 1
     image_bytes = result.height * result.width * result.depth
     record_bytes = label_bytes + image_bytes

     self.bytestream.seek(record_bytes * index,0)

     result.set_label(self.bytestream.read(label_bytes))
     result.set_image(self.bytestream.read(image_bytes))

     return result

ここのコードでfrombufferで一次配列を作る必要がわかりません。

 byte_buffer = np.frombuffer(image_bytes,dtype=np.int8)

どうして一次配列を作らなくてはいけないのでしょうか？
（二次配列や三次配列のままではいけないのでしょうか？）

また、frombufferを調べたとき
http://inatim.com/numpy-frombuffer/
既存のデータを高速に読み込めるというメリットがあることが分かったのですが、
どうしてfrombufferはそうできるのでしょうか？

Answer 1

こちらが参考になると思いますが、どうでしょーか
https://deepage.net/features/numpy-frombuffer.html