深度学习在很多领域中都有非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、广告投放、医学诊断和金融等领域都有广泛应用。而目前深度学习的模型还主要是各种各样的神经网络。随着网络越来越复杂，从底层开始一步步实现深度学习系统变得非常低效，其中涉及模型搭建、梯度求解、并行计算、代码实现等多个环节。每一个环节都需要进行精心实现和检查，需要耗费开发人员很多的精力。为此，深度学习框架（也常称为机器学习

前几节我们尝试使用与房价预测相同的简单神经网络解决手写数字识别问题，但是效果并不理想。原因是手写数字识别的输入是28 × 28的像素值，输出是0-9的数字标签，而线性回归模型无法捕捉二维图像数据中蕴含的复杂信息，如图1所示。无论是牛顿第二定律任务，还是房价预测任务，输入特征和输出预测值之间的关系均可以使用“直线”刻画（使用线性方程来表达）。但手写数字识别任务的输入像素和输出数字标签之间的关系显然不

文章目录动态图一、环境配置二、基本用法三、使用python的控制流四、构建更加灵活的网络：控制流五、构建更加灵活的网络：共享权重The End动态图在这种模式下，每次执行一个运算，可以立即得到结果（而不是事先定义好网络结构，然后再执行）。在动态图模式下，你可以更加方便的组织代码，更容易的调试程序，本示例教程将向你介绍飞桨的动态图的使用。一、环境配置import paddleimport paddl

在本课程中，将使用百度与林业大学合作开发的林业病虫害防治项目中用到昆虫数据集。AI识虫数据集结构如下：将数据解压之后，可以看到insects目录下的结构如下所示。insects包含train、val和test三个文件夹。train/annotations/xmls目录下存放着图片的标注。每个xml文件是对一张图片的说明，包括图片尺寸、包含的昆虫名称、在图片上出现的位置等信息。上面列出的xml文件中

定义skip-gram的网络结构，用于模型训练。**在飞桨动态图中，对于任意网络，都需要定义一个继承自的类来搭建网络结构、参数等数据的声明。**同时需要在forward函数中定义网络的计算逻辑。值得注意的是，我们仅需要定义网络的前向计算逻辑，飞桨会自动完成神经网络的后向计算。在skip-gram的网络结构中，使用的最关键的API是函数，可以用其实现Embedding的网络层。

在讲解卷积神经网络的的章节，**我们详细列出了每一种神经网络使用基础算子拼装的详细网络配置，但实际上对于一些常用的网络结构，飞桨框架提供了现成的中高层函数支持。**下面用于情感分析的长短时记忆模型就使用API实现。如果读者对使用基础算子拼装LSTM的内容感兴趣，可以查阅类的源代码。

【案例4-1】打印不同的图形【案例介绍】1.案例描述​本案例要求编写一个程序，可以根据用户要求在控制台打印出不同的图形。例如，用户自定义半径的圆形和用户自定义边长的正方形。2.运行结果【案例目标】学会“抽象类实现不同图形的打印程序设计”的实现思路。独立完成“抽象类实现不同图形的打印程序设计”的源代码编写、编译及运行。掌握抽象类的应用。掌握方法的重写。掌握继承的概念及其应用。【案例分析】​（1）创建

深度学习在很多领域中都有非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、广告投放、医学诊断和金融等领域都有广泛应用。而目前深度学习的模型还主要是各种各样的神经网络。随着网络越来越复杂，从底层开始一步步实现深度学习系统变得非常低效，其中涉及模型搭建、梯度求解、并行计算、代码实现等多个环节。每一个环节都需要进行精心实现和检查，需要耗费开发人员很多的精力。为此，深度学习框架（也常称为机器学习

模型结构三要素对于预测问题，可以根据预测输出的类型是连续的实数值，还是离散的标签，区分为回归任务和分类任务。因为房价是一个连续值，所以房价预测显然是一个回归任务。下面我们尝试用最简单的多元线性回归模型解决这个问题，并用神经网络来实现这个模型。假设房价和各影响因素之间能够用线性关系来描述：y=∑j=1Mxjwj+b(公式1)y = {\sum_{j=1}^Mx_j w_j} + b (公式1)y=j