给出一个用relu函数的模型的代码，并运行给出最后迭代的准确率的结果

ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数常用于深度学习的神经网络中，它是一个非常简单的非线性函数，对于所有正数保持不变，但对于负数输出0。这里我们可以创建一个简单的线性模型，并使用ReLU作为激活函数，假设我们是在Python的TensorFlow库中编写：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 创建一个只有一层的简单模型，使用ReLU作为激活函数
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)) # 假设input_dim是输入数据维度
])

# 编译模型，设置损失函数、优化器和评价指标
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',  # 假设是分类问题
              metrics=['accuracy'])

# 假设我们有一些数据（X_train, y_train）进行训练
history = model.fit(X_train, y_train,
                    epochs=epochs,  # 假设epochs是训练轮数
                    validation_data=(X_val, y_val),  # 验证集
                    verbose=0)

# 获取最后迭代的准确率
final_accuracy = history.history['val_accuracy'][-1]

print(f"Final iteration accuracy: {final_accuracy * 100:.2f}%")

这段代码首先定义了一个简单的全连接层(Dense)，然后进行了编译。在训练过程中，`model.fit()`返回一个History对象，其中包含了每个训练轮次的验证准确率。最后一行代码就是取出并打印最终迭代的验证准确率。