如何使用d2l.synthetic_data

d2l.synthetic_data是MXNet的一个模块，可以用于生成合成数据集。使用d2l.synthetic_data可以方便地生成各种类型的数据集，例如分类数据集、回归数据集、文本数据集等等。下面是一个使用d2l.synthetic_data生成分类数据集的例子：

import d2l
import mxnet as mx

# 生成一个二维分类数据集，样本数量为1000
features, labels = d2l.synthetic_data(1000, 2, 2)

# 将数据集分为训练集和测试集，比例为7:3
train_features, train_labels, test_features, test_labels = d2l.split_data(features, labels, 0.7)

# 使用MXNet的数据迭代器对数据集进行迭代
batch_size = 32
train_iter = mx.io.NDArrayIter(train_features, train_labels, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_iter = mx.io.NDArrayIter(test_features, test_labels, batch_size=batch_size)

# 定义模型
net = mx.gluon.nn.Sequential()
net.add(mx.gluon.nn.Dense(2))
net.add(mx.gluon.nn.Activation('softmax'))

# 训练模型
lr = 0.1
num_epochs = 10
net.initialize(mx.init.Normal(sigma=0.01))
trainer = mx.gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': lr})
d2l.train_classification(net, train_iter, test_iter, trainer, mx.gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss(), num_epochs)

这个例子中，首先使用d2l.synthetic_data生成了一个二维分类数据集，然后将数据集分为训练集和测试集，并使用MXNet的数据迭代器对数据集进行迭代。接着，定义了一个包含一个全连接层和一个softmax激活函数的神经网络，并使用SGD优化器进行训练，最终输出了模型在测试集上的准确率。