使用mindspore写一个

在MindSpore框架下编写程序，首先你需要了解它是华为开源的深度学习计算框架，支持端到端的模型定义、训练和部署。下面是一个简单的例子，展示如何使用MindSpore创建并训练一个基础的全连接神经网络（FCN）来解决分类任务：

# 导入所需的模块
import mindspore.nn as nn
from mindspore import Tensor
from mindspore.train.model import Model
from mindspore.dataset import MindDataset

# 定义全连接层
class SimpleClassifier(nn.Cell):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleClassifier, self).__init__()
        self.fc = nn.Dense(input_size, hidden_size)
        self.output = nn.Dense(hidden_size, output_size)

    def construct(self, x):
        x = self.fc(x)
        x = nn.Softmax()(x)  # 对中间层激活使用softmax
        return self.output(x)

# 创建一个分类器实例
input_size = 784  # MNIST图片的维度
hidden_size = 128
output_size = 10  # 类别数
classifier = SimpleClassifier(input_size, hidden_size, output_size)

# 假设我们有训练数据x和标签y
x_data = Tensor(train_x_data)
y_data = Tensor(train_y_data)

# 设置优化器和损失函数
optimizer = nn.Adam(classifier.trainable_params(), learning_rate=0.001)
loss = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义模型
model = Model(classifier, loss_fn=loss, optimizer=optimizer)

# 开始训练
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    outputs = model(x_data, y_data)
    loss_value = outputs['loss']
    print("Epoch {}: Loss {}".format(epoch + 1, loss_value))

# 测试模型
model.eval()
test_outputs = model(test_x_data, test_y_data)