使用PaddlePaddle复现论文的心得

参加了百度顶会论文训练营，目前已经实际完成了ECO论文主要网络结构的搭建和运行。我实现该论文的水平非常粗糙，我认为是达不到复现这样一个比较高的级别的，但是可以对想要用paddlepaddle做论文复现的人介绍一下经验。

1. 如果你之前对PyTorch了解很多，那用paddle应该很容易上手，因为他们的接口几乎是一一对应的，而且在课程的讨论区有放接口对照文件，方便PyTorch用户快速上手（唉，可惜我之前是学TensorFlow的......）。

2. 建议在用paddle做论文复现前，要好好了解一下paddle的常用接口——最好的方式就是完成《百度顶会论文复现营》的三个作业，基本上能了解搭建网络整体代码架构和常用API。

3. 目前飞桨不够完善，可能有些接口还没有从静态图过渡到动态图，这个时候可以在动态图中调用静态图的一些API。但是有一些功能在使用上有些问题，我具体的做法是将Variable转变成numpy，将数据处理完成后再用fluid.dygraph.to_variable的方式转换为Variable。

4. 在文档中搜索API的时候，如果搜索框的下拉列表查不到对应API的话，就不要点击查询的按钮了，因为得到的搜索结果基本上都是不相关的。

5. 在试图通过官方给出的示例代码进行学习的时候首先看一下该代码是不是静态图的。我建议直接学动态图代码，因为动态图和静态图的整个结构还是有很多差别的，尤其是很多静态图的API在动态图上没有实现或是实现的方式完全不同了。

总结：虽然现阶段不可避免的有一些问题，但是越来越多的用户使用肯定会推动飞桨越来越好~强烈建议大家去看一下这个训练营的内容，选的9篇论文对于初学者来说比较友好，内容比较新还有趣，可以帮助大家了解到GAN和视频分类这两个领域近期的研究内容。