节省编写大量底层代码的精力：屏蔽底层实现，用户只需关注模型的逻辑结构。同时，深度学习工具简化了计算，降低了深度学习入门门槛。
省去了部署和适配环境的烦恼：具备灵活的移植性，可将代码部署到CPU/GPU/移动端上，选择具有分布式性能的深度学习工具会使模型训练更高效。
训练配置
以guard函数指定运行训练的机器资源，表明在with作用域下的程序均执行在本机的CPU资源上。dygraph.guard表示在with作用域下的程序会以飞桨动态图的模式执行（实时执行）。
声明定义好的回归模型Regressor实例，并将模型的状态设置为训练。
使用load_data函数加载训练数据和测试数据。
设置优化算法和学习率，优化算法采用随机梯度下降SGD，学习率设置为0.01。
with fluid.dygraph.guard
训练过程

数据准备：将一个批次的数据转变成np.array和内置格式。

前向计算：将一个批次的样本数据灌入网络中，计算输出结果。

计算损失函数：以前向计算结果和真实房价作为输入，通过损失函数square_error_cost计算出损失函数值（Loss）。飞桨所有的API接口都有完整的说明和使用案例，在后续的资深教程中我们会详细介绍API的查阅方法。反向传播：执行梯度反向传播backward函数，即从后到前逐层计算每一层的梯度，并根据设置的优化算法更新参数opt.minimize。