将下列代码改为采用贝叶斯优化算法：train_op = tf.keras.optimizers.Adam()

在TensorFlow中，直接将`Adam`优化器替换为贝叶斯优化算法并不常见，因为TensorFlow本身并未内置贝叶斯优化功能。然而，你可以通过外部库如`scikit-optimize`或`bayesian-optimization`等来结合使用。

首先，你需要安装所需的库，例如`skopt`，然后可以这样做：

from skopt import BayesSearchCV
from tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor

# 创建一个Keras模型作为对象
def create_model(optimizer):
    model = keras.Sequential([...])
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=optimizer)
    return model

# 将模型包装到sklearn的接口
model = KerasRegressor(build_fn=create_model)

# 定义贝叶斯优化搜索空间
param_dist = {
    'optimizer__learning_rate': (0.0001, 0.1),  # Adam的学习率范围
    # 添加其他可能需要调整的参数...
}

# 使用BayesSearchCV
bayes_opt = BayesSearchCV(model, param_grid=param_dist, n_iter=50)  # 这里50是迭代次数
bayes_opt.fit(X_train, y_train)  # X_train和y_train是训练数据

# 最后的最优参数
best_optimizer = bayes_opt.best_params_['optimizer']

请注意，上述代码示例假设你已经有了一个定义好的`keras.Sequential`模型，并且`X_train`和`y_train`是对应的训练数据。实际应用中，你需要根据你的具体模型和数据进行相应的修改。