使用飞桨（PaddlePaddle）写作业，你可以遵循以下步骤：

安装环境

确保你的计算机上已经安装了Python、Jupyter Notebook以及飞桨（PaddlePaddle）的相关库。你可以使用pip命令来安装这些库：

```bash

pip install paddle-paddlepip install paddle-flaskpip install paddle-jitpip install paddle-remote

```

创建项目

在本地目录下创建一个新的项目文件夹，例如`aistudio_project`。

编写代码

在项目文件夹中创建一个名为`aistudio_project.py`的文件，并在其中编写你的深度学习代码。你可以参考飞桨的官方文档和示例代码来开始编写。

运行代码

打开终端，进入到项目文件夹，并运行以下命令来执行你的代码：

```bash

python aistudio_project.py

```

调试代码

如果需要调试代码，可以使用以下命令来启动Flask服务器进行调试：

```bash

python -m paddle.flask.run --model-port=9245 model_name.py

```

其中`model_name.py`是你要调试的模型的文件名。

查看结果

运行调试命令后，你可以通过访问`http://localhost:9245`在浏览器中查看模型的结果。如果需要查看调试日志，可以使用以下命令：

```bash

python -m paddle.flask.run --model-port=9245 model_name.py --log_file=aistudio.log

```

这将把调试日志输出到指定的文件`aistudio.log`中。

学习资源

为了更好地掌握飞桨的使用方法，你可以阅读飞桨的官方文档和示例代码。此外，AI Studio（一个飞桨提供的在线开发环境）也是一个很好的学习工具，你可以在其中阅读房价预测案例（两个版本）的代码，并运行观察效果。

通过以上步骤，你可以使用飞桨来编写和运行深度学习模型，完成你的作业。记得在编写代码时，关注飞桨的标准套路设计，这将有助于你更高效地完成任务。