Created by: llxxxll

当前的quick_start quick_start 当用户已经理解这五个部分时，那么这是一篇非常好的快速入门示例（在忽略500M数据的前提下）。对于那些想学，却不理解深度学习任务流的用户学习起来就会很困难。

@zhouxiao-coder 贡献了introduction 相对quick_start要清晰简单许多。从学习“深度学习”的角度，仍有些“信息”会干扰.。我试图进行精简并向@luotao1 求助，但结果似乎是系统设定，没有更好的精简方案。具体干扰我列举如下:

训练过程中会生成一些文件

• dataprovider.pyc introduction里只需要的数据只是一个二维向量，可不可以用数组代替？
• empty.list 文件列表? 好像用不到，还是生成了一个空文件.
• output/ 每次训练的结果，每个文件夹下都有许多文件,如果没办法在这章节里解读,是否可以选择一个不生成文件夹的方法?

用到的方法

• PyDataProvider2 我理解这是一个非常好用的工具.是否可以在后续章节单独展开讲解他的场景和使用方法?而在introduction里出现,会让理解变得更复杂.
• define_py_data_sources2 同上

日志

每次训练过程中,真正有价值的数据只是 Pass=1 Batch=167 samples=2000 AvgCost=0.439972 但是却要在理解了下面大量日志之后，才能明白。 ................................................................................................... I1126 03:31:46.700059 65 TrainerInternal.cpp:165] Batch=100 samples=1200 AvgCost=0.456569 CurrentCost=0.456569 Eval: CurrentEval: ...................................................................I1126 03:31:46.705346 65 TrainerInternal.cpp:182] Pass=0 Batch=167 samples=2000 AvgCost=0.446531 Eval: I1126 03:31:46.705713 65 GradientMachine.cpp:112] Saving parameters to ./output/pass-00000 I1126 03:31:46.706161 65 Util.cpp:230] copy trainer_config.py to ./output/pass-00000 ................................................................................................... I1126 03:31:46.722744 65 TrainerInternal.cpp:165] Batch=100 samples=1200 AvgCost=0.436188 CurrentCost=0.436188 Eval: CurrentEval: ...................................................................I1126 03:31:46.731585 65 TrainerInternal.cpp:182] Pass=1 Batch=167 samples=2000 AvgCost=0.439972 Eval: I1126 03:31:46.731825 65 GradientMachine.cpp:112] Saving parameters to ./output/pass-00001 I1126 03:31:46.732254 65 Util.cpp:230] copy trainer_config.py to ./output/pass-00001 ................................................................................................... I1126 03:31:46.746304 65 TrainerInternal.cpp:165] Batch=100 samples=1200 AvgCost=0.430935 CurrentCost=0.430935 Eval: CurrentEval: ...................................................................I1126 03:31:46.752221 65 TrainerInternal.cpp:182] Pass=2 Batch=167 samples=2000 AvgCost=0.426152 Eval: I1126 03:31:46.752640 65 GradientMachine.cpp:112] Saving parameters to ./output/pass-00002 I1126 03:31:46.753191 65 Util.cpp:230] copy trainer_config.py to ./output/pass-00002

引用一个类似主题，相对清晰的例子, TensorFlow-Examples-linear_regression 当然这个例子也有缺陷,对一些方法的讲解并不到位.但是在其他方面都很不错.

教程适合任何零基础的人，但是手册不是所有人都能看懂的。

这里引申出我的另一个未解的困惑，也希望能跟大家一起讨论

paddlepaddle的doc应该是教程？还是手册？