paddle线性回归实例

PaddlePaddle是阿里巴巴开源的深度学习框架，下面是一个简单的线性回归示例，使用它来进行预测：

import paddle

# 定义模型参数
w = paddle.ParamAttr(initializer=paddle.nn.initializer.Constant(value=0.)) # 权重
b = paddle.ParamAttr(initializer=paddle.nn.initializer.Constant(value=0.)) # 偏置

# 创建线性层
linear = paddle.nn.Linear(input_dim=1, output_dim=1, weight_attr=w, bias_attr=b)

# 假设我们有训练数据x和对应的标签y
x_data = paddle.to_tensor([[1], [2], [3]], dtype='float32') # 输入特征
y_label = paddle.to_tensor([[2], [4], [6]], dtype='float32') # 目标值

# 前向传播
outputs = linear(x_data)

# 定义损失函数（均方误差）
loss_fn = paddle.nn.MSELoss()
loss = loss_fn(outputs, y_label)

# 使用优化器更新权重
optimizer = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01)
optimizer.clear_grad()  # 清空梯度
loss.backward()  # 反向传播计算梯度
optimizer.step()  # 更新权重

print('Loss:', loss.numpy())  # 打印损失值

这个例子中，我们创建了一个线性模型，并通过最小化均方误差损失来拟合一条直线来近似给定的数据点。你可以根据需要调整输入数据和标签。