在PaddlePaddle中，可以通过paddle.nn模块来定义一个深度神经网络结构。以下是一个简单的例子：
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，我们首先导入了paddle和paddle.nn模块，然后定义了一个自定义的模型MyModel，继承自paddle.nn.Layer。在__init__方法中，我们首先调用父类的__init__方法，然后定义了一个预训练的ResNet50模型和一个全连接层。在forward方法中，我们定义了模型的前向传播逻辑，即将输入数据通过ResNet50模型和全连接层进行计算得到输出。
这样，我们就成功定义了一个简单的深度神经网络结构。在PaddlePaddle中，可以根据具体的需求来定义不同的深度神经网络结构，例如使用不同的网络层、激活函数等。
