搭建Tensorflow环境，在该框架下建立并训练BP神经网络模型，实现鸢尾花分类。

好的，我可以为您提供一些关于TensorFlow环境搭建和BP神经网络的建立和训练的建议。首先，您需要安装TensorFlow和相关依赖库。您可以通过以下命令来安装TensorFlow：

pip install tensorflow

接下来，您可以使用以下代码来加载并准备鸢尾花数据集：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

iris = load_iris()
x = iris['data']
y = iris['target']

# 将标签转换为独热编码
y_onehot = np.zeros((len(y), np.max(y)+1))
y_onehot[np.arange(len(y)), y] = 1

# 划分数据集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y_onehot, test_size=0.3, random_state=0)

接下来，您可以使用以下代码来建立BP神经网络模型：

import tensorflow as tf

# 定义输入和输出
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 4])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 3])

# 定义隐藏层
hidden_nodes = 5
W1 = tf.Variable(tf.random_normal([4, hidden_nodes]))
b1 = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_nodes]))
hidden_out = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(x, W1) + b1)

# 定义输出层
W2 = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_nodes, 3]))
b2 = tf.Variable(tf.random_normal([3]))
y_pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(hidden_out, W2) + b2)

# 定义损失函数和优化器
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.log(y_pred), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)

最后，您可以使用以下代码来训练模型并测试模型的准确率：

# 创建会话并初始化参数
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# 训练模型
for i in range(1000):
    sess.run(train_step, feed_dict={x: x_train, y: y_train})

# 测试模型
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pred, 1), tf.argmax(y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print("Accuracy:", sess.run(accuracy, feed_dict={x: x_test, y: y_test}))

希望这些代码能帮助您搭建TensorFlow环境，并建立和训练BP神经网络模型。