paddle线性回归

Paddle（飞桨）是阿里巴巴开源的深度学习框架，它提供了一套完整的工具链，包括模型定义、训练、部署和优化等。在线性回归中，Paddle的应用非常直观。线性回归是一种基本的机器学习模型，用于预测连续变量。在Paddle里，你可以通过`paddle.nn.Linear`模块创建一个简单的线性层，这个层可以看作是一个一维的全连接层，输入和权重相乘再加上偏置项，然后经过激活函数（如默认的linear，即不做激活）得出预测值。

以下是使用Paddle进行线性回归的基本步骤：

1. 导入必要的库：

import paddle
from paddle import nn

2. 创建模型：

model = nn.Linear(in_features=输入特征维度, out_features=输出维度)

3. 定义损失函数（比如均方误差MSE）和优化器：

loss_fn = nn.MSELoss()
optimizer = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=学习率)

4. 训练循环：

for epoch in range(epochs):
    y_pred = model(x_data)  # 预测值
    loss = loss_fn(y_pred, y_labels)  # 计算损失
    optimizer.clear_grad()  # 清除梯度
    loss.backward()  # 反向传播求梯度
    optimizer.step()  # 更新参数