paddle框架下Logits模块实现什么功能，请代码展示

在PaddlePaddle框架中，Logits并不是一个独立的模块，而是通常作为神经网络模型的一部分使用。在PaddlePaddle中，我们可以使用`paddle.nn.functional.linear`函数来实现Logits的功能。具体而言，`paddle.nn.functional.linear`函数对输入进行线性变换，返回未经过激活函数处理的数值，即Logits。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用`paddle.nn.functional.linear`函数实现Logits的功能：

import paddle
import paddle.nn.functional as F

# 定义一个简单的线性模型
class LinearModel(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(LinearModel, self).__init__()
        self.linear = paddle.nn.Linear(in_features=10, out_features=2)

    def forward(self, x):
        logits = self.linear(x)
        return logits

# 创建一个输入张量x
x = paddle.randn(shape=[1, 10], dtype='float32')

# 创建一个线性模型
model = LinearModel()

# 使用模型计算Logits
logits = model(x)

print("Logits: ", logits.numpy())

在上面的代码中，我们首先定义了一个简单的线性模型`LinearModel`，该模型包含一个线性层`self.linear`。在模型的`forward`函数中，我们将输入张量`x`传递给线性层，并返回线性层的输出，即未经过激活函数处理的数值，即Logits。接下来，我们创建一个输入张量`x`，并使用模型计算Logits。最后，我们输出Logits的值。