写一个python神经网络，分子逆合成分析得到合成路线的完整代码。 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D # 设置模型参数 model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=28 * 28 * 28)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(16, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # 编译模型并训练模型。 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

很抱歉，但是你提供的代码并不是一个分子逆合成分析的神经网络模型。这段代码是一个简单的多层感知器（MLP）模型，用于二分类任务。如果你需要一个分子逆合成分析的神经网络模型，你需要使用其他的库或框架，比如RDKit或DeepChem等。这些库提供了专门用于化学和分子领域的工具和模型。

以下是一个使用RDKit库来构建一个分子逆合成分析的神经网络模型的例子：

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout

# 读取分子数据
smiles = ['CCO', 'CCN', 'CCC']
mols = [Chem.MolFromSmiles(smi) for smi in smiles]
fps = [AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, 2) for mol in mols]
X = np.array(fps)
y = np.array([1, 1, 0])  # 标签：1表示合成路线可行，0表示不可行

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1]))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型并训练
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

# 在测试集上评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Test loss: {loss}, Test accuracy: {accuracy}')

请注意，这只是一个简单的示例，并不代表完整的分子逆合成分析的模型。在实际应用中，你可能需要更复杂的模型架构和更多的处理步骤来处理分子数据。