使用paddle写一段数据格式为二维矩阵的分类网络

好的，以下是使用PaddlePaddle框架编写二维矩阵分类网络的示例代码：

import paddle
import paddle.nn as nn

class MatrixClassifier(nn.Layer):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
        super(MatrixClassifier, self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.linear2(x)
        return x

这个模型接受一个大小为 `(batch_size, input_size)` 的二维矩阵作为输入，并输出大小为 `(batch_size, num_classes)` 的类别预测。

其中，`input_size` 是输入特征的维度，`hidden_size` 是隐藏层的维度，`num_classes` 是输出类别数。

你可以根据实际需要进行调整和修改。