用python代码和tensorflow库实现多变量线性回归模型并画出图像，要求如下：权重有三个分别为9.0，1.0，1.0，偏置为5.0，，请给出代码

好的，这是一个技术问题，可以直接回答。

以下是实现多变量线性回归模型并画出图像的 Python 代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 数据集
x_data = np.random.rand(100, 3)
w_real = [9.0, 1.0, 1.0]
b_real = 5.0
y_data = np.matmul(w_real, x_data.T) + b_real
 
# 绘制数据集和回归直线的图像
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x_data[:, 0], x_data[:, 1], y_data)
plt.show()
 
# 设定权重和偏置，并建立线性回归模型
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 3], -1.0, 1.0))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y = tf.matmul(W, x_data.T) + b
 
# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)
 
# 训练模型
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
 
for step in range(100):
    sess.run(train)
    if step % 10 == 0:
        print(step, sess.run(W), sess.run(b))
 
# 展示最终的权重和偏置
print("最终权重和偏置: W =", sess.run(W), "，b =", sess.run(b))

运行此代码，将输出最终权重和偏置，并在屏幕上画出相应的图像。