Paddle使用流程

前面講了paddle在數據上的設計以及Ploter的實時畫圖功能。接下來就是看看Paddle怎麼實現神經網絡的訓練。 首先所有神經網絡的實現流程無非是： 加載數據 -> 定義網絡結構 -> 選擇優化器 -> 迭代進行計算優化 -> 保存模型參數以供後續使用。 接下在我們用經典的LeNet模型訓練MNIST數據集來演示： 加載數據 關於數據如果還有不太理解的可以參考之前的BlogPaddlePadd

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