Paddle使用流程

前面讲了paddle在数据上的设计以及Ploter的实时画图功能。接下来就是看看Paddle怎么实现神经网络的训练。 首先所有神经网络的实现流程无非是： 加载数据 -> 定义网络结构 -> 选择优化器 -> 迭代进行计算优化 -> 保存模型参数以供后续使用。 接下在我们用经典的LeNet模型训练MNIST数据集来演示： 加载数据 关于数据如果还有不太理解的可以参考之前的BlogPaddlePadd

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