请编写一段适用于高维度小样本二分类的mlp训练代码，其中输入维度6670维，输出2维。

以下是一个适用于高维度小样本二分类的mlp训练代码，其中输入维度为6670维，输出为2维：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义输入和输出的维度
input_dim = 6670
output_dim = 2

# 定义训练数据和标签
train_data = np.random.rand(100, input_dim)
train_labels = np.random.randint(0, 2, size=(100, output_dim))

# 定义神经网络的结构
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(output_dim, activation='softmax')
])

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

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

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

在上面的代码中，我们使用了一个包含两个隐藏层的多层感知器（MLP）来进行训练。其中第一个隐藏层包含128个神经元，第二个隐藏层包含64个神经元。输出层使用softmax激活函数，以便输出一个概率分布，用于进行分类。我们使用交叉熵损失函数来计算模型的误差，并使用Adam优化器来更新模型的参数。最后，我们使用训练数据和标签来训练模型，训练10个epochs，每个batch包含32个样本。