基于paddle，定义神经网络损失函数和优化器，并进行训练的代码

以下是一个基于PaddlePaddle框架的神经网络训练代码的示例，包括损失函数和优化器的定义：

import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.optimizer as optim

# 定义神经网络模型
class Net(nn.Layer):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Net, self).__init__()
        self.hidden = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.out = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = paddle.tanh(self.hidden(x))
        x = self.out(x)
        return x

# 定义损失函数和优化器
model = Net(10, 20, 3)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(parameters=model.parameters(), learning_rate=0.01)

# 进行训练
for epoch in range(100):
    for input_data, target_data in train_loader:
        # 前向传播
        output_data = model(input_data)
        loss = criterion(output_data, target_data)

        # 反向传播
        optimizer.clear_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    print('Epoch: {}, Loss: {}'.format(epoch, loss.numpy()))

在这个示例中，我们定义了一个包含一个隐藏层和一个输出层的神经网络模型，并使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器进行训练。我们使用PaddlePaddle提供的`nn`和`optim`模块来定义网络和优化器，并使用`parameters()`方法获取模型参数的迭代器。在训练过程中，我们首先进行前向传播计算网络输出和损失值，然后进行反向传播计算梯度并使用优化器更新模型参数。最后，我们输出每个epoch的损失值以监控模型的训练进度。