# paddle快速入门记录_构建线性模型
之前没有使用过百度的飞桨，因为课程要求使用了百度的平台，因此根据百度官方的[波士顿房价](https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials/projectdetail/597188)来学习线性模型的构建。
我快速浏览了一下，与pytorch比较接近，应该比较快能搞定。
## 流程说明
从任务的角度来说是数据处理->模型设计->训练配置->训练过程->模型保存。但是对我们来说，只有模型设计与训练过程是需要关注的，毕竟其他的也不是什么新鲜的东西。
### 基础构造
paddlepaddle的主库使用的是`paddle.fluid`，而且还分为动态图的类库和静态图的类库。从效果上来说，静态图可能会更快一些，但是预先定义网络结构。而动态图会更灵活一些。因此本次先参考教程，采用动态图构建网络(`paddle.fluid.dygraph`)。
### 网络设计
在paddle模型的设计设计与pytorch类似，需要诶网络单独实现一个类（该类需要继承`fluid.dygraph.Layer`）。类中要重写两个方法，一个是`__init__`，可以初始化整个网络，读取一些参数；一个是`forward`，即前向计算过程，负责网络的具体构建。
```python
class Regressor(fluid.dygraph.Layer):
def __init__(self):
super(Regressor, self).__init__()
# 定义一层全连接层，输出维度是1，激活函数为None，�
