百度Paddle学习日志：初识神经网络与数据爬取

"这篇日志记录了作者使用百度Paddle进行神经网络学习的第一天体验，主要包括检查Paddle库的安装和使用爬虫技术获取丁香网的疫情数据。作者建议遇到问题可参考百度AI Studio平台，并给出了爬虫的基本步骤：发送请求、接收响应、解析数据和保存数据。" 在深度学习领域，框架的选择至关重要，百度的PaddlePaddle（简称Paddle）是一个开源的深度学习平台，旨在提供便捷高效的神经网络训练和应用开发。本文的作者开始了他的Paddle学习之旅，首先验证了Paddle库是否已成功安装。在Python环境中，通过`import paddle.fluid`导入库，并调用`paddle.fluid.install_check.run_check()`来运行检查，确保环境配置无误。 接着，作者提到数据准备是机器学习项目的重要环节。他选择了爬取丁香网的疫情数据作为示例，展示了如何使用Python的`requests`库向网站发送HTTP请求，获取响应数据。`requests.get()`函数用于发起GET请求，获取网页内容。在收到响应后，通过`response.status_code`检查请求的状态码，确保请求成功。为了从HTML文本中提取所需信息，作者利用`re`（正则表达式）模块进行数据解析。正则表达式在处理结构化的文本数据时非常有效，这里使用`re.search()`查找特定模式，提取数据。 值得注意的是，作者还提到了在本地资源有限的情况下，可以使用百度的AI Studio平台进行编程。这是一个云端开发环境，提供了丰富的计算资源和便利的开发工具，对于初学者和大型项目的实施都非常有帮助。 通过这篇日志，读者不仅可以了解PaddlePaddle的基本使用，还能学习到数据爬取的基本流程，这在实际的机器学习项目中是非常实用的技能。在后续的学习日记中，作者可能会展开讨论更多关于PaddlePaddle构建神经网络模型、训练和优化等方面的内容。