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add developer's guide doc for release/1.0.0 (#113)

* add developer's guide doc for release/1.0.0

* Update index.rst
上级 0de7738d
......@@ -13,3 +13,4 @@
quick_start/index.rst
basics/index.rst
basics/learning_materials.md
programming_guide/programming_guide.md
......@@ -15,9 +15,9 @@
Fluid和其他主流框架一样,使用Tensor数据结构来承载数据。
在神经网络中传递的数据都是Tensor,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。
在神经网络中传递的数据都是Tensor,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。
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。下面的图直观地表示1~6维的Tensor:
图直观地表示1~6维的Tensor:
<p align="center">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/FluidDoc/develop/doc/fluid/beginners_guide/image/tensor.jpg" width="400">
</p>
......
......@@ -324,7 +324,7 @@ dims表示数据的维度,这里表示 x 的维度为[-1,1],其中-1是batch
**创建Executor**
Fluid使用Executor来执行网络训练,executor运行细节请参考[Executor设计思想](#Executor设计思想)的介绍。作为使用者,实际并不需要了解内部机制。
Fluid使用Executor来执行网络训练,Executor运行细节请参考[Executor设计思想](#Executor设计思想)的介绍。作为使用者,实际并不需要了解内部机制。
创建Executor只需调用 fluid.Executor(place) 即可,在此之前请您依据训练场所定义place变量:
```python
......
......@@ -17,3 +17,4 @@
howto/evaluation/index
howto/inference/index
models/index.md
design_idea/fluid_design_idea.md
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