paddlepaddle实现线性回归代码

在PaddlePaddle（飞桨）中，实现线性回归是一个基本的机器学习入门示例。下面是一个简单的Python代码片段，演示如何使用飞桨创建一个线性模型并训练它来进行线性回归任务：

import paddle

# 定义模型结构
def linear_regression_model(input_size, output_size):
    return paddle.nn.Linear(input_size, output_size) # 创建一个全连接层作为线性模型

# 假设我们有特征数据 x_data 和标签 y_data
input_size = len(x_data[0]) # 特征维度
output_size = 1 # 因为我们是做单变量线性回归，预测一个数值

model = linear_regression_model(input_size, output_size)
optimizer = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01) # 使用SGD优化器

# 数据预处理（这里假设x_data已经被转置成(batch_size, input_size)，y_data是对应的目标值）
x = paddle.to_tensor(x_data, dtype='float32')
y = paddle.to_tensor(y_data, dtype='float32')

@paddle.static.jit.to_static
def train_step():
    prediction = model(x) # 预测
    loss = paddle.nn.MSELoss()(prediction, y) # 计算损失
    optimizer.clear_grad() # 清空梯度
    loss.backward() # 反向传播计算梯度
    optimizer.step() # 更新参数

for epoch in range(num_epochs): # 设置训练轮数
    for data in dataset_loader: # 假设data是一个包含(x, y)的数据迭代器
        train_step()

# 输出最终模型参数
print("Learned parameters:")
for name, param in model.named_parameters():
    print(name, "\t", param.numpy())