没有深度学习经验，没有python经验，但也想硬啃paddle这本圣经。

在跟随学习paddle fluid1.2.0版本的过程中，我从线性回归（房价预测）代码片段里，有一部分还无法理解，请填过坑的前辈为我指指路

代码以 https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/01.fit_a_line/train.py 中的为准

1.在代码38行出现了shuffle和batch两个方法。

我能明白shuffle是每到buf数量打乱一次返回一个reader。就本数据集，总共是506行数据，那么shuffle会是 1个500个数据和1个6个数据 2个reader
还是只会有1个500个数据的reader

batch吃到数据集后，会以每batch_size个数据为一批数据，是否可以认为本案例中，batch对象中有25批数据？

2.第50行初始化了2个program。一个是主程序、一个是启动程序，

因为exe这个Executor在72行run了启动程序，而在82行又用主程序run了。这两者是否缺一不可？各自run了之后有什么意义？

3.第56行 创建了一个随机梯度下降优化器，但是没有任何地方显式的去让执行器使用这个优化器。
请问是正常的嘛，是不需要指定，自动应用在执行器上的吗？

4代码第109行 在存储模型的时候，传入的第二个参数是所谓的输入层，这里的x是字符串吧？是代表第46行所注册的名为x的输入层吗。为什么要用[]，是考虑可能有多个输入层输入的情况吗？

5.代码第113行 fluid.core.scope() 是做什么用的？看文档只有一个fluid.scope，并没有找到core的scope。
fluid.scope说要想运行一个网络，需要指明它运行所在的域。但是我从代码上也只看到了他声明了个对象，并没有指明所谓的域？

这里也没有显式表明scope的用途。所以没明白用途。

6.116行 with fluid.scope_guard(inference_scope): 代表的是什么意义？ 因为没理解scope

修改全局/默认作用域（scope）, 运行时中的所有变量都将分配给新的scope。

这里的变量指的是啥？？ 是因为训练完就跑的推理，所以这里变量指的是缓存里的模型吗？？？

7.121行 因为数据集test()应该也是506个（没确认过），那此时这个batch如果batch_size是10的话，应该有50批数据（最后一组不满10个不用）还是51批数据呢（最后一批不满10个）

8.第81行，这个reader只会返回20条数据吗？还是会把25批数据都for出来。我通过打印检查step发现是20次过一个epoch的，所以结论更像前者，但是还是确认一下。如果是真的只返回20条，那为何要用for in？ 这样是为了batch提取的是随机的一批吗？