动态图写模型，一键转为静态图模型部署，好方便啊。
自己动手写算子，可以更愉快的玩耍了。
话说，大师兄找来了没？
不然 3.0 可咋办～～
我也在盼呀
什么新功能
论文复现 让2.0往前走了一大步
这是个梗。。哈哈哈哈
封装成类和原来有什么区别吗？
期待
最近写了篇2.0的文章，大家可以去AI Studio关注下
马上来
项目名称：【飞桨2.0】（预告）深入理解命令式编程
项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/773494
欢迎fork交流学习~
我觉得大家越多使用paddle，paddle更新得就越好用。用户也算是在为框架优化提供“梯度”～～
没错
layers 下的函数只能进行相应的归一化计算。取网络层的参数，更新参数得自己手工用._parameters() 之类的方法做
InstanceNormal 其实已经封装好了，可以和BatchNormal 一样用了，只是中文文档还没更。SpectralNormal 还没有，只能用 layers 下的spectral_normal()手动更新网络参数。
新组件不断出，说不定AdaILN 也会给加进来呢
很好的普及项目啊。
我觉得新版本的项目案例读起来比文档有时更方便，尤其是一些典型应用
paddle 的gan 模型库应该就是用2.0版写的吧（不是原来cv下用静态图写的那个）
用户体验产品，及时反馈不足，才能让Paddle越来越好
封装后可以直接打印吗？还是用一些更简单的方法实现呢
这个没试过，可以用Layer.parameters() 找下
话说，大师兄找来了没？
不然 3.0 可咋办～～
我也在盼呀
什么新功能
论文复现 让2.0往前走了一大步
这是个梗。。哈哈哈哈
封装成类和原来有什么区别吗？
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项目名称：【飞桨2.0】（预告）深入理解命令式编程
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没错
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InstanceNormal 其实已经封装好了，可以和BatchNormal 一样用了，只是中文文档还没更。SpectralNormal 还没有，只能用 layers 下的spectral_normal()手动更新网络参数。
新组件不断出，说不定AdaILN 也会给加进来呢
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paddle 的gan 模型库应该就是用2.0版写的吧（不是原来cv下用静态图写的那个）
用户体验产品，及时反馈不足，才能让Paddle越来越好
封装后可以直接打印吗？还是用一些更简单的方法实现呢
这个没试过，可以用Layer.parameters() 找下