paddle库实现逻辑回归代码案例

Paddle是Python编程语言中的一套开源深度学习框架，用于构建机器学习模型。以下是使用Paddle实现逻辑回归的一个简单代码示例：

# 导入必要的模块
import paddle
from paddle import nn

# 定义模型
class LogisticRegression(nn.Layer):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(LogisticRegression, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_dim, output_dim)  # 全连接层

    def forward(self, x):
        out = self.fc(x)
        return paddle.nn.functional.sigmoid(out)  # 使用sigmoid函数作为激活函数，适用于二分类问题

# 初始化模型参数
input_dim = 784  # 假设输入数据是28x28的图片，所以是784维
output_dim = 10  # 类别数
model = LogisticRegression(input_dim, output_dim)

# 假设我们有训练数据和标签
train_data = paddle.randn((100, input_dim))
train_label = paddle.randint(0, output_dim, (100,))

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()  # 对于多分类通常使用交叉熵损失
optimizer = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters())

# 训练循环
for epoch in range(10):  # 这里仅作示例，实际训练会更复杂
    pred = model(train_data)  # 预测
    loss = loss_fn(pred, train_label)  # 计算损失
    optimizer.minimize(loss)  # 反向传播并更新权重
    print(f"Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss.numpy()}")

在这个例子中，我们首先创建了一个逻辑回归模型，然后通过随机生成的数据进行前向传播、计算损失和反向传播。注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能还需要数据预处理、批处理、验证集评估等步骤。