你是一个代码专家，请编写一个用hyperopt库的贝叶斯优化算法优化BP神经网络的代码，BP神经网络用tensorflow的Sequential框架搭建

好的，以下是基于hyperopt库的贝叶斯优化算法优化BP神经网络的代码，BP神经网络用tensorflow的Sequential框架搭建。

首先，需要安装以下依赖库：

pip install tensorflow
pip install hyperopt

然后，可以按照以下代码进行BP神经网络的搭建和优化：

import numpy as np
from hyperopt import fmin, tpe, hp

from tensorflow.keras import datasets, layers, models

# 加载 MNIST 手写数字数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data()
# 归一化处理
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

# 定义搜索空间
space = {
    'lr': hp.choice('lr', np.linspace(0.001, 0.01, 10)),
    'batch_size': hp.choice('batch_size', [32, 64, 128]),
    'hidden_size': hp.choice('hidden_size', [64, 128, 256, 512]),
    'epochs': hp.choice('epochs', [10, 20, 30])
}

# 定义目标函数
def objective(params):
    # 搭建BP神经网络
    model = models.Sequential([
        layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
        layers.Dense(params['hidden_size'], activation='relu'),
        layers.Dense(10)
    ])

    # 编译模型
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
                  metrics=['accuracy'])

    # 训练模型
    model.fit(train_images, train_labels, epochs=params['epochs'], batch_size=params['batch_size'], verbose=0)

    # 评估模型
    _, accuracy = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=0)

    return -accuracy

# 进行贝叶斯优化
best = fmin(
    fn=objective,
    space=space,
    algo=tpe.suggest,
    max_evals=50
)

print('best:', best)

在上述代码中，我们使用了 MNIST 手写数字数据集作为训练数据，通过定义搜索空间和目标函数，使用贝叶斯优化算法进行优化。最终，我们会得到一个最佳的参数配置，使得模型性能最好。