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 ### 基本使用概念

- 在PaddlePaddle内部，神经网络中一个计算层的输入/输出被组织为一个 `Argument` 结构体，如果神经网络有多个输入或者多个输入，每一个输入/输入都会对应有自己的`Argument`。
+- 在PaddlePaddle内部，神经网络中一个计算层的输入/输出被组织为一个 `Argument` 结构体，如果神经网络有多个输入或者多个输出，每一个输入/输出都会对应有自己的`Argument`。
 - `Argument` 并不真正“存储”数据，而是将输入/输出信息有机地组织在一起。
 - 在`Argument`内部由`IVector`（对应着上文提到的一维整型数组）和`Matrix`（对应着上文提到的二维浮点型矩阵）来实际存储数据；由 `Sequence Start Positions` (下文详细解释) 来描述输入/输出的序列信息。