生成paddle逻辑回归的代码

在PaddlePaddle（简称Paddle）框架中，逻辑回归是一种基础但实用的线性分类模型。以下是一个简单的例子，展示了如何使用PaddlePaddle库创建和训练一个逻辑回归模型：

# 导入所需模块
import paddle
from paddle.nn import Linear, BCELoss
from paddle.optimizer import Adam

# 定义网络结构
class LogisticRegression(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(LogisticRegression, self).__init__()
        self.fc = Linear(input_dim, output_dim) # 全连接层

    def forward(self, x):
        out = self.fc(x)
        return out

# 创建模型实例
input_dim = 784 # 假设输入维度为图片的像素数（例如MNIST数据集）
output_dim = 10 # 输出类别数（如MNIST中的数字0-9）
model = LogisticRegression(input_dim, output_dim)

# 初始化参数并设置优化器
optimizer = Adam(parameters=model.parameters())

# 模型损失函数选择二元交叉熵损失（对于多分类问题用BCEWithLogitsLoss）
loss_fn = BCELoss()

# 假设我们有训练数据x_train, y_train和验证数据x_val, y_val
# x_train, y_train 是形状为 (batch_size, input_dim)，(batch_size, output_dim) 的张量
for epoch in range(num_epochs): 
    for i, data in enumerate(zip(x_train, y_train)):
        inputs, labels = data
        outputs = model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        
        # 反向传播、优化步骤
        optimizer.clear_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
    # 打印每轮训练后的损失
    print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item()}")

# 训练完成后，你可以使用model进行预测

在这个示例中，`num_epochs`是你希望训练的轮数，你需要根据具体的数据集调整学习率和其他超参数。记得在实际应用中处理好数据预处理和加载。