如何用Paddle Fluid API搭建一个简单的神经网络？这里有一份编程指南

　　PaddlePaddle 是百度自主研发，集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的开源深度学习平台。该平台技术领先、功能完备。Paddle Fluid 是 PaddlePaddle 的核心框架，满足模型开发、训练、部署的全流程需求。本文将展示如何用 Paddle Fluid API 编程并搭建一个简单的神经网络。

　　那么，Paddle Fluid 有哪些核心概念?如何在 Paddle Fluid 中定义运算过程?如何使用executor 运行 Paddle Fluid 操作?如何从逻辑层对实际问题建模?如何调用 API(层，数据集，损失函数，优化方法等等)呢?

　　一、 使用 Tensor 表示数据

　　Paddle Fluid 和其它主流框架一样，使用 Tensor 数据结构来承载数据。Tensor 可以简单理解成一个多维数组，一般而言可以有任意多的维度。不同的 Tensor 可以具有自己的数据类型和形状，同一 Tensor 中每个元素的数据类型是一样的，Tensor 的形状就是 Tensor 的维度。

　　下图直观地表示 1～6 维的 Tensor：

　　在 Paddle Fluid 中存在三种特殊的 Tensor：

　　1. 模型中的可学习参数 ： 模型中的可学习参数(包括网络权重、偏置等)生存期和整个训练任务一样长，会接受优化算法的更新，在 Paddle Fluid 中以 Variable 的子类 Parameter 表示。

　　在 Paddle Fluid 中可以通过 fluid.layers.create_parameter 来创建可学习参数：

　　一般情况下，您不需要自己来创建网络中的可学习参数，Paddle Fluid 为大部分常见的神经网络基本计算模块都提供了封装。以最简单的全连接模型为例，下面的代码片段会直接为全连接层创建连接权值(W)和偏置(bias)两个可学习参数，无需显式地调用 Parameter 相关接口来创建。

　　2.输入输出 Tensor ：整个神经网络的输入数据也是一个特殊的 Tensor，在这个 Tensor 中，一些维度的大小在定义模型时无法确定(通常包括：batch size，如果 mini-batch 之间数据可变，也会包括图片的宽度和高度等)，在定义模型时需要占位。

　　Paddle Fluid 中使用 fluid.layers.data 来接收输入数据，fluid.layers.data 需要提供输入 Tensor 的形状信息，当遇到无法确定的维度时，相应维度指定为 None 或 -1，如下面的代码片段所示：

　　其中，dtype="int64" 表示有符号 64 位整数数据类型，更多 Paddle Fluid 目前支持的数据类型请在官网查阅：#fluid。

　　3.常量 Tensor ： Paddle Fluid 通过 fluid.layers.fill_constant 来实现常量 Tensor，用户可以指定 Tensor 的形状，数据类型和常量值。代码实现如下所示：

　　需要注意的是，上述定义的 tensor 并不具有值，它们仅表示将要执行的操作，如您直接打印 data 将会得到描述该 data 的一段信息：

　　输出结果:

　　具体输出数值将在 Executor 运行时得到，详细过程会在后文展开描述。

　　数据传入

　　Paddle Fluid 有特定的数据传入方式：

　　您需要使用 fluid.layers.data 配置数据输入层，并在 fluid.Executor 或 fluid.ParallelExecutor 中，使用 executor.run(feed=...) 传入训练数据。

　　具体的数据准备过程，您可以阅读官网使用指南「准备数据」章节。

　　使用 Operator 表示对数据的操作

　　在 Paddle Fluid 中，所有对数据的操作都由 Operator 表示，您可以使用内置指令来描述它们的神经网络。为了便于用户使用，在 Python 端，Paddle Fluid 中的 Operator 被一步封装入 paddle.fluid.layers，paddle.fluid.nets 等模块。这是因为一些常见的对 Tensor 的操作可能是由更多基础操作构成，为了提高使用的便利性，框架内部对基础 Operator 进行了一些封装，包括创建 Operator 依赖可学习参数，可学习参数的初始化细节等，减少用户重复开发的成本。例如用户可以利用 paddle.fluid.layers.elementwise_add() 实现两个输入 Tensor 的加法运算：

　　输出结果：

　　本次运行时，输入 a=7，b=3，得到 outs=10。

　　您可以复制这段代码在本地执行，根据指示输入其它数值观察计算结果。