PaddlePaddle 作为国内首个深度学习开源平台，在 Fluid v1.0版本提供了稳定且向后兼容的 API及英文说明文档。经过不断的优化与迭代，如今已推出了最新的版本Fluid v1.2 ( http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.2/release_note.html )。1.2版本中除了在基础框架、预测引擎、模型建设、分布式训练各个方向完成了多项更新，还增加API中文文档，使PaddlePaddle API有了完备的中英双语使用指南。
PaddlePaddle 作为国内首个深度学习开源平台，在 Fluid v1.0 版本提供了稳定且向后兼容的 API 及英文说明文档。经过不断的优化与迭代，如今已推出了最新的版本 Fluid v1.2 ( http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.2/release_note.html )。1.2 版本中除了在基础框架、预测引擎、模型建设、分布式训练各个方向完成了多项更新，还增加 API 中文文档，使 PaddlePaddle API 有了完备的中英双语使用指南。
了解 API 的用法是学习一款深度学习框架的关键，本篇文章梳理了目前 Fluid API 的主要类别与使用场景，并提供了如何从官方文档中挖掘更多学习资料的小技巧，相信可以帮助您更好地使用 Fluid。
Fluid API
Fluid API 的设计既保持了框架的灵活性，方便您实现功能的任意组合；又提供了常用功能的封装模块，满足您一键调用的需求。无论您对深度学习的掌握程度如何，均可在 Fluid 中找到适合自己的模式。
Fluid 涵盖了搭建深度学习网络所需的大量基本模块，您可以通过阅读 API 说明文档 (http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.2/api_cn/index_cn.html) 去深入了解它们。
总的来说，Fluid API 被分为以下几类，它们分别负责不同的功能：
其中 Fluid.layers 是最常用也最多样的，它涵盖了模型配置的各个阶段：
control_flow : Fluid 中的「控制流」概念可以类比与程序语言，用于控制深度学习模型在训练或者预测过程中的执行逻辑。control flow 中包含了多种控制流 API 供用户选择。
io : 定义了网络中数据输入输出的方法。
nn : 定义了神经网络的各种层，fc 层、卷积层、池化层，以及网络搭建中所需其他单元如激活函数、损失函数等等。
ops : 提供了丰富的数学操作符，同时支持一元和二元操作。
tensor : 提供了针对 Tensor 和 LoDTensor 的相关操作。
learning_rate_schedule : 提供诸如指数衰减、分段衰减、多项式衰减等多种学习率调节器。
detection : 提供图像检测中特有的相关操作。
metric_op : 提供常见的训练效果评价指标。
API 文档
Fluid 不仅在 API 的设计上追求极致，在配套 API 文档中也下足功夫。在最新的 v1.2 版本中，增加了中文版 API 文档，成为首家官方完整提供中文文档的深度学习框架。
下面几点小技巧将帮助您充分利用官方文档，快速掌握 API 使用秘籍
阅读 API 使用指南 (http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.2/api_cn/api_guides/index.html)
为方便用户快速定位所需 API，减少用户查找 API 的时间。官方提供了中文版 API 使用指南（也称 API Guide），介绍各类 API 将应用于何种场景，以及如何选择需要的 API。
API 使用指南位于官网说明文档的 API 板块，分功能介绍了 Fluid 的 API 体系和用法，帮助您快速了解 Fluid API 的全貌，主要包括以下几个模块：
当您希望实现某一功能时，强烈推荐您阅读 API 使用指南，它不仅能够帮助您快速找到所需文档，也可以方便您高效了解各类 API 的用法。
查阅 API 说明文档
满足大量国内开发者的需求，从 Fluid v1.2 起，官网增加了配套的中文版 API 说明文档，它与英文版文档对齐，并将被持续维护。这标志着 PaddlePaddle 成为首家官方完整支持中文文档的深度学习框架。
为了让中文文档尽快与大家见面，在翻译的过程中可能存在一些不够完善的地方，希望大家可以在阅读的同时帮助共同校验文档的翻译质量。
非常欢迎您为 PaddlePaddle 贡献文档，文档均在 PaddlePaddle/FluidDoc (https://github.com/PaddlePaddle/FluidDoc) 中统一管理，如对 PaddlePaddle 有任何问题，也非常欢迎在此 Repo 提交 Issue！
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