每组输入10维向量输出6维向量一共8765组数据的卷积神经网络代码

以下是一个简单的卷积神经网络代码示例，用于将每个输入组的10维向量转换为6维向量。假设输入数据已经准备好并存储在`data`变量中，形状为(8765, 10)。

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Reshape((10, 1), input_shape=(10,)),
    tf.keras.layers.Conv1D(filters=16, kernel_size=3, activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2),
    tf.keras.layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(units=6, activation='softmax')
])

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

# 将数据转换为适当的形状
X = np.reshape(data, (8765, 10))

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(X_test)

请注意，此代码使用了基本的卷积神经网络结构，包括卷积层、池化层和全连接层。你可以根据自己的需求进行调整和修改。此外，你还需要提供相应的标签数据`y`用于模型的训练。在训练模型之前，你需要将标签数据转换为适当的形状。

这只是一个简单的示例，你可以根据自己的具体需求进行更复杂的网络设计和调整。