帮我写一段Python代码，基于深度学习的内容，要求导入输入量，计算融雪速度对土壤肥力的影响

好的，这里提供一个基于深度学习的模型来预测融雪速度对土壤肥力的影响的简单示例代码：

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=1, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 构造输入和输出数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20])

# 训练模型
model.fit(x, y, epochs=1000, verbose=0)

# 预测融雪速度对土壤肥力的影响
snow_melt_speed = float(input("请输入融雪速度："))
fertility = model.predict(np.array([snow_melt_speed]))[0][0]
print("融雪速度为{}时，土壤肥力的影响为{}".format(snow_melt_speed, fertility))

这个示例代码中，我们使用了一个简单的全连接神经网络来训练模型，使用的优化器是Adam，损失函数是MSE，输入数据是融雪速度，输出数据是土壤肥力。在训练完成后，我们可以使用这个模型来预测任意融雪速度对土壤肥力的影响。