用python构建一个输入层12个节点，输出层8个节点，具有三层隐藏层，并且每层隐藏层具有10个节点的神经网络

好的，可以使用Python中的TensorFlow库来构建这个神经网络。下面是一个基本的代码框架：

import tensorflow as tf

# 定义输入层和输出层的大小
input_size = 12
output_size = 8

# 定义每个隐藏层的大小和数量
hidden_layer_sizes = [10, 10, 10]

# 创建输入占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, input_size])

# 创建输出占位符
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, output_size])

# 定义权重和偏置变量
weights = []
biases = []

# 定义第一层隐藏层的权重和偏置
weights.append(tf.Variable(tf.random_normal([input_size, hidden_layer_sizes[0]])))
biases.append(tf.Variable(tf.zeros([hidden_layer_sizes[0]])))

# 定义中间隐藏层的权重和偏置
for i in range(len(hidden_layer_sizes) - 1):
    weights.append(tf.Variable(tf.random_normal([hidden_layer_sizes[i], hidden_layer_sizes[i+1]])))
    biases.append(tf.Variable(tf.zeros([hidden_layer_sizes[i+1]])))

# 定义输出层的权重和偏置
weights.append(tf.Variable(tf.random_normal([hidden_layer_sizes[-1], output_size])))
biases.append(tf.Variable(tf.zeros([output_size])))

# 定义每个隐藏层的激活函数
activation_functions = [tf.nn.relu] * len(hidden_layer_sizes)

# 定义神经网络模型
layer_input = x

for i in range(len(weights)):
    layer_output = tf.matmul(layer_input, weights[i]) + biases[i]
    if i < len(weights) - 1:
        layer_output = activation_functions[i](layer_output)
    layer_input = layer_output

# 定义损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.square(layer_output - y))

# 定义优化器
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train_step = optimizer.minimize(loss)

# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()

# 运行会话
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)

    # 在训练集上进行训练
    for i in range(num_epochs):
        sess.run(train_step, feed_dict={x: train_x, y: train_y})

    # 在测试集上进行预测
    test_pred = sess.run(layer_output, feed_dict={x: test_x})

这个代码框架定义了一个包含三个隐藏层的神经网络，每个隐藏层都有10个节点。可以根据需要修改隐藏层的数量和大小。然后，定义了输入占位符和输出占位符，并创建了权重和偏置变量。接着定义了每个隐藏层的激活函数，并使用这些变量来构建神经网络模型。最后，定义了损失函数和优化器，并在训练集上进行训练，并在测试集上进行预测。