在PaddlePaddle中，可以通過paddle.nn模塊來定義一個深度神經網絡結構。以下是一個簡單的例子：
import paddle
import paddle.nn.functional as F
from paddle.vision.models import resnet50
class MyModel(paddle.nn.Layer):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.resnet = resnet50(pretrained=False)
self.fc = paddle.nn.Linear(1000, 10)
def forward(self, x):
x = self.resnet(x)
x = self.fc(x)
return x
model = MyModel()
在上面的例子中，我們首先導入了paddle和paddle.nn模塊，然后定義了一個自定義的模型MyModel，繼承自paddle.nn.Layer。在__init__方法中，我們首先調用父類的__init__方法，然后定義了一個預訓練的ResNet50模型和一個全連接層。在forward方法中，我們定義了模型的前向傳播邏輯，即將輸入數據通過ResNet50模型和全連接層進行計算得到輸出。
這樣，我們就成功定義了一個簡單的深度神經網絡結構。在PaddlePaddle中，可以根據具體的需求來定義不同的深度神經網絡結構，例如使用不同的網絡層、激活函數等。
