在第72页处import了一个utils。请问这个是从哪里来的。我这边import会出错，pip安装下来的utils也缺少load_data_sets方法。
另外有一些问题顺便问一下，我在看手写数字识别的时候想到的：
1、在创建多层感知器网络的时候，为什么第一层size是128，为什么第2层size是64，他们的数量有什么意义吗，还是恰好觉得这个数量效果比较好
2.在创建卷积神经网络的时候，像simple_img_conv_pool方法中的参数各代表什么意义，在哪有的查
3.目前AI Studio上依旧采用的是paddle.v2，而paddle.org里头已经选择用Fluid.请问官方更推荐学习使用哪种呢？这两者又有什么区别呢？
小白问题多，麻烦了
Docker部署的环境是不是不能用Ploter画图？
交互性启动后跑train提示了no display name and no $DISPLAY environment variable。
然后我引入mlt使用AGG，就出现了几个字 Figure(640x480) 并没有图
1、在创建多层感知器网络的时候，为什么第一层size是128，为什么第2层size是64，这个有些是按照论文里来配置的，是此前的经验所得，类似约定俗成。（这是我的理解，或许表达的有偏差）
2、在创建卷积神经网络的时候，像simple_img_conv_pool方法中的参数各代表什么意义，在哪有的查——这个您可以看一下卷积神经网络的相关教学，我们在PaddlePaddle训练营上有教学视频，在微信公众号山有教学资料（还有相关书籍推荐（您学习后，如果遇到具体问题了，可以再具体的来提问）
3、
AI Studio上依旧采用的是paddle.v2是因为这个平台开发的时候，Fluid还没有稳定版本发布
现在fluid已经发布了官方稳定版本，建议 您直接学习使用Fluid，它从安装到使用体验到性能都是优于V2的，是PaddlePaddle重点推广的最新版本；
默认就是命令行的方式运行一切程序，要画图应该不行
好的，非常感谢回答
楼主您好，请问你那边缺少load_data_sets方法的问题解决了吗？
另外有一些问题顺便问一下，我在看手写数字识别的时候想到的：
1、在创建多层感知器网络的时候，为什么第一层size是128，为什么第2层size是64，他们的数量有什么意义吗，还是恰好觉得这个数量效果比较好
2.在创建卷积神经网络的时候，像simple_img_conv_pool方法中的参数各代表什么意义，在哪有的查
3.目前AI Studio上依旧采用的是paddle.v2，而paddle.org里头已经选择用Fluid.请问官方更推荐学习使用哪种呢？这两者又有什么区别呢？
小白问题多，麻烦了
Docker部署的环境是不是不能用Ploter画图？
交互性启动后跑train提示了no display name and no $DISPLAY environment variable。
然后我引入mlt使用AGG，就出现了几个字 Figure(640x480) 并没有图
1、在创建多层感知器网络的时候，为什么第一层size是128，为什么第2层size是64，这个有些是按照论文里来配置的，是此前的经验所得，类似约定俗成。（这是我的理解，或许表达的有偏差）
2、在创建卷积神经网络的时候，像simple_img_conv_pool方法中的参数各代表什么意义，在哪有的查——这个您可以看一下卷积神经网络的相关教学，我们在PaddlePaddle训练营上有教学视频，在微信公众号山有教学资料（还有相关书籍推荐（您学习后，如果遇到具体问题了，可以再具体的来提问）
3、
AI Studio上依旧采用的是paddle.v2是因为这个平台开发的时候，Fluid还没有稳定版本发布
现在fluid已经发布了官方稳定版本，建议 您直接学习使用Fluid，它从安装到使用体验到性能都是优于V2的，是PaddlePaddle重点推广的最新版本；
默认就是命令行的方式运行一切程序，要画图应该不行
好的，非常感谢回答
楼主您好，请问你那边缺少load_data_sets方法的问题解决了吗？