写一串基于卷积神经网络的回归预测代码

以下是基于卷积神经网络的回归预测代码示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 10, 10, 3)
y = np.random.rand(100, 1)

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(10, 10, 3)))
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='linear'))

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

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=10)

# 使用模型进行预测
X_test = np.random.rand(10, 10, 10, 3)
y_pred = model.predict(X_test)

希望这个代码示例能够帮助你！