1.3　如何学习本书

在学习本书之前，读者应该有一定的Python基础，本书使用的Python语法难度虽然不大，但读者有一定的Python基础可以更快速地理解PaddlePaddle的用法，特别是列表的使用。本书的每一章都提供了完整的源码，同时也开源到GitHub上，读者在学习各章时，最好要上机练习，正所谓“耳闻之不如目见之，目见之不如足践之”。在自定义数据集相关章节中，读者可以使用网络上公开的数据集或者自行制作数据集进行模型训练。在训练模型过程中，不管是使用PaddlePaddle还是自定义数据集，都可以尝试使用多种深度神经网络模型、优化方法，尝试提高模型的准确率，不要仅限于本书所提供的模型。

在学习过程中也可以寻找一些实战项目，如可以参加一些竞赛平台的比赛。在AI Studio平台或者和鲸平台上经常会有一些比赛，如图像识别、自然语言处理等，可以在比赛过程中掌握PaddlePaddle的使用方法，掌握网络模型的优化方法。同时大多数的比赛都有奖金，一些入门级的比赛难度并不大，在学习的同时获得一些奖励，一举两得，岂不美哉？

本书的源码地址如下：第1章源码存放在course1目录下，第2章源码存放在course2目录下，之后各章以此类推。源码获取方式请见文前对于电子资源的介绍。

本章主要介绍PaddlePaddle开发环境搭建，本章所需操作系统和软件如下。

• 64位Windows 10专业版操作系统。
• Python 3.7。
• PyCharm开发工具。
• PaddlePaddle 2.0.0a0。