帮我用python写一个神经网络分类模型代码

你好，我是 C 知道，我可以回答你的问题。以下是一个简单的神经网络分类模型的 Python 代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 准备数据
x_train = np.random.rand(100, 10)
y_train = np.random.randint(, 2, size=(100, 1))

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

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

这个模型包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层，使用了 ReLU 和 sigmoid 激活函数，采用二元交叉熵作为损失函数，使用 Adam 优化器进行训练。在训练过程中，我们使用了随机生成的数据进行训练，训练了 10 个 epoch。最后，我们使用训练好的模型对随机生成的测试数据进行预测。