写Python机器学习时的一些注意事项

不要在模型里用for做运算

　　向量化运算能大大提高运算效率，写Python机器学习模型时最好不要使用for循环

注意每层参数的shape变化

　　写网络时，注意变量的shape变化是否正确，可以在注释中记录一下，调试时可以print一下

记得用随机种子

　　python机器学习时，涉及到随机的步骤有：数据切分、训练、初始化等，为了今后可复现、方便修改，记得确定随机种子后在调用随机的方法