我上面的代码怎么改成使用'continuous-multioutput

你需要将输出层的激活函数从 softmax 改为 linear，并将损失函数从 categorical_crossentropy 改为 mean_squared_error。同时，输出的标签应该是一个二维张量，每个样本的标签应该是一个长度为 n 的向量，其中 n 是输出的维度。以下是修改后的代码示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.random((1000, 10))
labels = np.random.random((1000, 2))

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=10))
model.add(Dense(2, activation='linear'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)