一、安装PaddlePaddle：
系统环境要求如下，具体可以参考官方文档说明：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/1.5/beginners_guide/install/install_Windows.html
如未安装Python，需要先下载相应的Python版本安装：https://www.python.org/
（1-1）安装PaddlePaddle
安装好Python后，可以执行以下命令判断当前操作环境能否安装PaddlePaddle：
python3 -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"windows 10 系统下，可以使用快捷键 Ctrl+R 调出“运行”窗口，输入”cmd“调出“命令提示符”窗口，或者在“菜单-Windows系统”下找到“命令提示符”，然后输入Python命令，执行操作。
若执行后，下面的第一行输出的是 "64bit"，第二行输出的是 "x86_64"、"x64" 或 "AMD64" ，则说明操作环境符合条件，可以安装PaddlePaddle：
执行以下命令安装PaddlePaddle（使用清华源）：
python3 -m pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple或者可以执行下面的命令完成CPU版本的快速安装：
pip install -U paddlepaddle安装完成后，提示建议升级pip，可以根据提示升级pip：
（1-2）验证安装
使用 python3 进入python解释器，输入import paddle.fluid ，再输入 paddle.fluid.install_check.run_check()。
如果出现 Your Paddle Fluid is installed succesfully!，说明您已成功安装。
二、快速使用
（2-1）Tensor操作
通过下述例子，基本了解如何使用Fluid操作数据。
1、使用Fluid创建5个元素的一维数组，其中每个元素都为1
#导入fluid库
import paddle.fluid as fluid
# 定义数组维度及数据类型，可以修改shape参数定义任意大小的数组
data = fluid.layers.ones(shape=[5], dtype='int64')
# 在CPU上执行运算
place = fluid.CPUPlace()
# 创建执行器
exe = fluid.Executor(place)
# 执行计算
ones_result = exe.run(fluid.default_main_program(),
# 获取数据data
fetch_list=[data],
return_numpy=True)
# 输出结果
print(ones_result[0])输入后，可以得到结果：[1 1 1 1 1]
2、使用Fluid将两个数组按位相加
# 调用 elementwise_op 将生成的一维数组按位相加
add = fluid.layers.elementwise_add(data,data)
# 定义运算场所
place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
# 执行计算
add_result = exe.run(fluid.default_main_program(),
fetch_list=[add],
return_numpy=True)
# 输出结果
print (add_result[0])可以得到结果：[2 2 2 2 2]
3、使用Fluid转换数据类型
# 将一维整型数组，转换成float64类型
cast = fluid.layers.cast(x=data, dtype='float64')
# 定义运算场所执行计算
place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
cast_result = exe.run(fluid.default_main_program(),
fetch_list=[cast],
return_numpy=True)
# 输出结果
print(cast_result[0])可以得到结果：[1. 1. 1. 1. 1.]
（2-2）运行线性回归模型
接下来，试着创建一个test.py，并粘贴下面的代码，来学习使用简单的线性回归模型，快速求解4元一次方程。
为管理方便，我新建一个文件夹“PaddlePaddle”，存放 test.py 源代码文件，并将命令提示符的位置定位到当前文件夹：
#加载库
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
#生成数据
np.random.seed(0)
outputs = np.random.randint(5, size=(10, 4))
res = []
for i in range(10):
# 假设方程式为 y=4a+6b+7c+2d
y = 4*outputs[i][0]+6*outputs[i][1]+7*outputs[i][2]+2*outputs[i][3]
res.append([y])
# 定义数据
train_data=np.array(outputs).astype('float32')
y_true = np.array(res).astype('float32')
#定义网络
x = fluid.layers.data(name="x",shape=[4],dtype='float32')
y = fluid.layers.data(name="y",shape=[1],dtype='float32')
y_predict = fluid.layers.fc(input=x,size=1,act=None)
#定义损失函数
cost = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict,label=y)
avg_cost = fluid.layers.mean(cost)
#定义优化方法
sgd_optimizer = fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.05)
sgd_optimizer.minimize(avg_cost)
#参数初始化
cpu = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(cpu)
exe.run(fluid.default_startup_program())
##开始训练，迭代500次
for i in range(500):
outs = exe.run(
feed={'x':train_data,'y':y_true},
fetch_list=[y_predict.name,avg_cost.name])
if i%50==0:
print ('iter={:.0f},cost={}'.format(i,outs[1][0]))
#存储训练结果
params_dirname = "result"
fluid.io.save_inference_model(params_dirname, ['x'], [y_predict], exe)
# 开始预测
infer_exe = fluid.Executor(cpu)
inference_scope = fluid.Scope()
# 加载训练好的模型
with fluid.scope_guard(inference_scope):
[inference_program, feed_target_names,
fetch_targets] = fluid.io.load_inference_model(params_dirname, infer_exe)
# 生成测试数据
test = np.array([[[9],[5],[2],[10]]]).astype('float32')
# 进行预测
results = infer_exe.run(inference_program,
feed={"x": test},
fetch_list=fetch_targets)
# 给出题目为 【9,5,2,10】 输出y=4*9+6*5+7*2+10*2的值
print ("9a+5b+2c+10d={}".format(results[0][0]))得到结果：9a+5b+2c+10d=[99.946]
输出结果应是一个近似等于100的值，每次计算结果略有不同。
如果出现如下错误，则有可能是test.py文件编码出错，需要将其改为UTF-8，然后重新运行即可：
三、小结
本文简单介绍了如何安装PandlePandle，并如何使用Fluid进行简单的数组操作和运行线性回归模型，大家可以去官方网站进行更深入的学习，学习”数字识别“，”图像分类“，”机器翻译“等教程，如果非常熟悉Fluid，还可以使用Fluid定义自己的Operator。
官方教程：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/1.5/beginners_guide/index_cn.html