采用tensorflow或keras的写法

你在询问的是使用TensorFlow或Keras的类似语法，这两个库都是Google开源的用于机器学习和深度学习的高级API。这里给出的例子可能是这样的：

在TensorFlow 2.x 中，你可以这么写：

# 导入必要的模块
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 创建一个简单的线性模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),  # 其他层...
])

# 编译模型，指定优化器（如Adam）、损失函数（如tf.keras.losses.MSE）和评估指标
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=tf.keras.losses.MSE)

# 使用fit方法进行训练
history = model.fit(train_dataset, epochs=epochs, validation_data=val_dataset)

# 如果需要学习率调度，可以使用LearningRateScheduler
scheduler = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(step_decay_schedule)
model.fit(train_dataset, epochs=epochs, callbacks=[scheduler], validation_data=val_dataset)

在Keras中，写法更为简洁明了：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)))  # 添加层...

# 设置优化器
optimizer = Adam(lr=0.001)

# 编译模型
model.compile(optimizer=optimizer, loss='mse')  # 'mse'是均方误差的缩写

# 训练模型
model.fit(train_generator, epochs=epochs, validation_data=val_generator, callbacks=[LearningRateScheduler(step_decay)])

# 类似于TensorFlow，这里的step_decay是自定义的学习率调度函数

注意：Keras在TensorFlow 2.x 版本之后已经完全集成到了TensorFlow里，上述代码可以直接在TensorFlow环境中运行。

如果你有关于这些库的具体问题，例如它们的区别、使用场景或者其他特性，欢迎提问：