才疏学浅，如果您发现错误，肯请指正。

1、数据：
1.1、静态图：[input,label]
1.2、动态图：[input],[label]

2、网络：
2.1、静态图
2.1.1、定义张量：定义单个输入数据和标签的数据结构。
2.1.2、定义网络：调用不同的“paddle.fluid.layers.具体层”，设置损失函数、优化函数组成网络，各层输出输入对应关系、参数由系统自动计算。
2.2、动态图
2.2.1、以自定义类形式定义网络：定义继承fluid.dygraph.Layer的自定义类，一、在类的初始化过程中按需要调用的顺序调用“paddle.fluid.dygraph.nn.具体层”定义自定义类的具体层，需要自动更新参数的层，层名前带“self.”定义成自定义类的层。层间的输出输入数据关系需要手工计算。二、定义前向传播，按初始化中定义的层的顺序执行各层。需要注意调整数据结构。

3、训练
3.1、静态图
paddle.fluid.Executor执行网络,run参数说明:feed为一批次数据[input,label],fetch_list为要返回的数据。
2.2、动态图
设置损失函数、按批输入数据[input],[label]（需要使用fluid.dygraph.to_variable将数据转为Variable 类型的对象），计算损失，反射传播参数，优化参数进行运算。

印刷数字识别-静态图版：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/732514

印刷数字识别-动态图版：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/733688

数据集：https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/49817

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