還對于自然語言處理、計算機視覺、語音和推薦有大量的預訓練模型，可以通過PaddleHub工具直接使用

本書中的案例覆蓋經典的預測任務、推薦系統、計算機視覺和自然語言處理等主流應用場景，但所有的案例代碼結構均完全一致，分為如下5個部分。

１. 數據處理：讀取數據 和 預處理操作
２. 模型設計：網絡結構（假設）
３. 訓練配置：優化器（尋解算法）
４. 訓練過程：循環調用訓練過程，包括前向計算 + 計算損失（優化目標) + 后向傳播
５. 保存模型并測試：將訓練好的模型保存
下面我們使用飛槳框架，按照五個步驟重寫房價預測的模型，體會下使用飛槳框架的感覺。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的百度paddle学习笔记的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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