Created by: Meiyim

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Paddle作为百度研发的深度学习框架应该能够代表百度最高代码、架构水平。提供给开发者可简单可依赖的开发API。TF的API设计中基于tensor操作的API大多跟numpy同名，且有相应的参数。而Paddle的API基本是乱成一锅粥。举个例子： 以下3个参数都有指定reduce维度的含义，但是却有3种形态。

• reduce_max有参数dim
• argmax有参数axis
• unsqueeze有参数axes 以下两个API都是对logits进行非线性然后算交叉熵，而命名是不同一的：
• sigmoid_cross_entropy_with_logits
• softmax_with_cross_entropy

另外为了增加灵活性，请对所有API都引以下机制：

• broadcast机制，维度自动对齐。
• 所有需要传入Tensor的参数，都应该可以传入一个Tensor_like对象。既可以是tensor，也可以是python scalar, 或者是二者的混合。（类似于自动应用paddle.fluid.layers.fill_constant）

我建议Paddle发布fluid V2。重新规划一下API（建议照着numpy设计）。