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总的说来，我们现在有了很多非常厉害的深度学习框架，比如tensorflow，pytorch，paddlepaddle，caffe2等等等等。然而，我们用这些框架在搭建我们自己的深度学习模型的时候，到底做了一些什么样的操作呢？我们试图去阅读框架的源码来理解框架到底帮助我们做了些什么，但是……很难！很难！很难！因为深度学习是需要加速啦，分布式计算啦，所以框架做了很多很多的优化，也让像我们这样的小白难以理解这些框架的源码。所以，为了帮助大家更进一步的了解神经网络模型的具体内容，我们整理了这样一个系列的教程。
对于这份教程的内容，如果没有额外的说明，我们通常使用如下表格的命名约定
| 符号 | 含义 |
|---|---|
| X | 输入样本 |
| Y | 输入样本的标签 |
| Z | 各层运算的结果 |
| A | 激活函数结果 |
| 大写字母 | 矩阵或矢量，如A,W,B |
| 小写字母 | 变量，标量，如a,w,b |
没有各种基础想学习却无从下手哀声叹气的玩家，请按时跟踪最新博客，推导数学公式，跑通代码，并及时提出问题，以求最高疗效；
深度学习小白，有直观的人工智能的认识，强烈的学习欲望和需求，请在博客的基础上配合代码食用，效果更佳；
调参师，训练过模型，调过参数，想了解框架内各层运算过程，给玄学的调参之路添加一点心理保障；
超级高手，提出您宝贵的意见，给广大初学者指出一条明路！
环境：
windows（Linux也行），python（最好用3），anaconda（或者自己装numpy之类的），tensorflow（嫌麻烦地请看这里《AI应用开发实战 -
从零开始配置环境》，tools
for AI（按照链接教程走的就不用管这个了）。
自己：
清醒的头脑（困了的同学请自觉泡茶），纸和笔（如果像跟着推公式的话），闹钟（防止久坐按时起来转转），厚厚的衣服（有暖气的同学请忽略）
