tensorflow定义多层神经元训练输入值为15，输出为1的神经网络模型，并保存模型代码

使用 TensorFlow 定义多层神经元训练输入值为 15，输出为 1 的神经网络模型的代码如下：

import tensorflow as tf

# 定义输入和输出
input_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, 15])
output_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

# 定义第一层隐藏层
hidden_layer_1 = tf.layers.dense(input_data, 10, activation=tf.nn.relu)

# 定义第二层隐藏层
hidden_layer_2 = tf.layers.dense(hidden_layer_1, 8, activation=tf.nn.relu)

# 定义输出层
output_layer = tf.layers.dense(hidden_layer_2, 1)

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.losses.mean_squared_error(output_data, output_layer)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss)

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

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for i in range(1000):
        # 这里需要替换成自己的输入数据和输出数据
        input_val, output_val = data
        _, cur_loss = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={input_data: input_val, output_data: output_val})
        if i % 100 == 0:
            print("Step: {}, Loss: {}".format(i, cur_loss))
    # 保存模型
    saver = tf.train.Saver()
    saver.save(sess, "model.ckpt")

上面的代码定义了一个包含输入层、两个隐藏层、输出层的神经网络模型，并使用了均方误差损失函数和 Adam 优化器进行训练。最后保存了模型。

请注意需要替换