序
這將是paddlepaddle系列教程的開篇，小生不才，得以給百度paddle運營大使撰寫這份paddlepaddle入門教程，當然是非官方的。既然是非官方，自然會從一個使用者的角度出發，來教大家怎么用，會有哪些坑，以及如何上手并用到實際項目中去。
我之前寫過一些關于tensorflow的教程，在我的簡書上可以找到，非常簡單基礎的一個教程，但是備受好評，因為國內實在是很難找到一個系列的關于這些深度學習框架的教程。因此在這里，我來給paddlepaddle也寫一個類似的教程，不復雜，三行代碼入門。
三行代碼paddlepaddle從入門到精通
paddlepaddle是百度大力推出的一個框架，不得不說相比于tensorflow，paddlepaddle會簡單很多，接下來我會細說。同時百度在人工智能方面的功底還是非常深厚，我曾經在騰訊實習，類似于AT這樣的公司，甚至沒有一個非常成型的框架存在。
既然是三行代碼精通paddlepaddle，那么得安裝一下paddlepaddle。就目前來說，最好的辦法是build from
source。步驟如下 (注意，這里是CPU版本，GPU版本的源碼編譯過程后續補充，我們先用CPU來熟悉API)：
paddlepaddle在python
API上0.10有較大的變化，所以直接import一下v2版本的API。如果可以說明paddlepaddle安裝沒有問題。這里贊一下百度的技術功底和用戶體驗，這尼瑪要是caffe或者caffe2編譯出錯概率100%不說，python安裝了也不能import，paddlepaddle一步到位，非常牛逼。
閑話不多說，直接三行代碼來熟悉一下paddlepaddle的API。
三行代碼來了
接下來要做的事情是，用paddlepaddle搭建一個3層MLP網絡，跑一個二維的numpy隨機數據，來了解一下paddlepaddle從數據喂入到訓練的整個pipeline吧。
首先我們這個教程先給大家展示一個圖片分類器，用到的數據集是Stanford Dogs 數據集， 下載鏈接, 大概800M,
同時下載一下annotations， 大概21M。下載好了我們用一個paddle_test的文件夾來做這個教程吧。
把所有的images 和 annotations扔到data里面去，解壓一下：
順便說一下，這里的annotations是為后面用paddlepaddle做分割做準備，本次分類任務，只需要一個images.tar就可以了，所有圖片被放在了該類別的文件夾下面，以后處理其他分類任務時，只需要把不同類別放在文件夾就OK了，甚至不用改代碼，非常方便，這比MXNet要有道理很多，多數情況下我們根本不需要海量圖片訓練，也沒有必要搞個什么imrecord的數據格式，MXNet導入圖片真心蛋疼，沒有Pytorch方便，但是Pytorch得運行速度堪憂。
OK，將images.tar解壓，會得到120個文件夾，也就是120個類別，每個類別里面都是一種狗狗圖片。比如這張是一只 Beagle：
我們現在要來處理一下這些蠢狗。
開始寫三行代碼
好了，開始寫三行代碼了.
實際上paddle的使用也就是三行代碼的事情，首先是網絡構建，這里我們構建一個VGG網絡，其次是event的處理函數，這個機制是paddle獨有的，paddle把所有的訓練過程都包裝成了一個trainer，然后調用這個event_handler來處理比如打印loss信息這樣的事情。OK，我們一步一步來，先來看一下train的過程把：
paddle的網絡訓練流程分為幾個步驟：
首先定義網絡，這里的網絡不包括最后一層的softmax;
創建一個cost，cost當然就需要一個網絡的輸出和lable了;
通過這個cost來創建網絡訓練的參數，非常簡單明了;
最后是優化器，這里定義反向傳播的正則項，學習速率調整策略等;
通過上面這些創建一個trainer;
最后這個trainer要訓練起來，還需要持續的數據喂入，時間處理函數，和喂入的方式。
接著我們看一下網絡定義和事件處理函數：
這里我們先用paddle內置的cifar10來測試一下能否訓練起來，把上面的代碼加上import之后：
在主函數里面運行train()。見證奇跡的時刻到了。。
paddle開始下載數據，并打印出了網絡結構!
so far so good，paddle開始訓練網絡!!!
牛逼了我的哥。接下來我們用這個代碼來保存網絡訓練之后的權重：
最后，模型train好之后，導入模型進行預測：
OK,
本次列車到此結束，對于paddle如何訓練一個圖片分類器，應該有了一個清醒的認識，下一步，我們將繼續….用paddlepaddle實現一個NLP情感分類器!
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