预测模型方程的w0和w1值为多少？深度学习代码

预测模型方程`y = w0 + w1 * x`的权重值`w0`和`w1`通常会在训练过程中自动优化得到，因为深度学习框架如TensorFlow会通过反向传播算法更新模型参数以最小化损失函数。

在这段简单的线性回归代码中，模型的权重初始化默认随机，然后通过训练过程学习到最优解。如果你想要手动设置初始值，可以在创建`Dense`层时提供`kernel_initializer`参数，例如`tf.keras.initializers.RandomUniform(minval=-1, maxval=1)`。然而，在实际应用中，通常不会这样做，因为自动学习的权重往往效果更好。

由于没有具体的训练结果，我们无法直接给出`w0`和`w1`的具体数值。你可以运行完整的训练代码并查看训练结束后模型的weights属性来获取它们的最新值。

# 获取模型的weights
final_weights = model.get_weights()
w0 = final_weights[0][0]  # 第一个权重对应于偏置项
w1 = final_weights[0][1]  # 第二个权重对应于特征x的系数

print(f"Final weights: w0={w0}, w1={w1}")