python生成两个无标度网络，一个在上面一个在下面，并且网络内和两个网络间随机耦合，给我完整代码

在Python中，我们可以使用深度学习库如TensorFlow或PyTorch来创建这样的无标度（scale-free）神经网络模型并进行随机耦合。这里我将以TensorFlow为例，给出一个简化的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 创建一个通用函数来创建无标度网络层
def create_scale_free_layer(n_units, weight_stddev=0.1):
    kernel_initializer = tf.keras.initializers.RandomNormal(mean=0., stddev=weight_stddev)
    return tf.keras.layers.Dense(units=n_units, kernel_initializer=kernel_initializer)

# 创建上部和下部网络
num_nodes = 100  # 网络节点数，你可以根据需要调整
upper_network = [create_scale_free_layer(num_nodes) for _ in range(2)]  # 上部网络有两层
lower_network = [create_scale_free_layer(num_nodes) for _ in range(2)]  # 下部网络也有两层

# 随机连接两个网络（假设每层的输出都是输入到另一层的输入）
connections = np.random.randint(0, 2, size=(len(upper_network), len(lower_network)))  # 二进制矩阵表示是否连接
coupled_layers = [(tf.keras.layers.Add() if connections[i][j] else tf.keras.layers.Multiply())([
    upper_network[i](upper_network[i].layers[-1].output),
    lower_network[j](lower_network[j].layers[-1].output)])
                  for i in range(len(upper_network)) for j in range(len(lower_network))]

# 合并所有层到一个完整的模型
merged_model = tf.keras.models.Sequential()
for layer in coupled_layers + upper_network + lower_network[:-1]:
    merged_model.add(layer)

# 编译模型（这里仅作演示，实际应用需添加损失函数和优化器）
merged_model.compile(optimizer='adam', loss='mse')  # 使用均方误差作为例子

注意：这个代码只是一个基础示例，实际操作中你需要处理更多的细节，比如数据输入、训练循环等。另外，对于大规模的网络，随机连接的方式可能会导致过拟合问题，可能需要加入Dropout或者其他正则化策略。