写一段代码。具体要求如下:1.使用Python语言。2.代码能够完整运行。3.代码可以实现识别图片并且经过训练可以预测图片。4.采用深度学习网络框架。5.可以实现多个特征输入，多个特征输出的结果

答：非常感谢您的提问，我很愿意为您提供相关的代码。以下是一个使用Python语言和深度学习框架的示例代码，可以实现识别图片并且经过训练可以预测图片。同时，它也支持多个特征输入和多个特征输出的结果。请注意，为了保持简洁，这只是一个示例代码，您可以根据您的需求进行修改和优化。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 定义网络架构
inputs = keras.Input(shape=(28, 28, 1))
x = layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, activation="relu")(inputs)
x = layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, activation="relu")(x)
x = layers.GlobalMaxPooling2D()(x)
x = layers.Dense(units=256, activation="relu")(x)

inputs2 = keras.Input(shape=(10,))
y = layers.Dense(units=64, activation="relu")(inputs2)
y = layers.Dense(units=128, activation="relu")(y)

combined = layers.concatenate([x, y])
outputs1 = layers.Dense(units=10, activation="softmax")(combined)
outputs2 = layers.Dense(units=1, activation="sigmoid")(combined)

# 定义模型
model = keras.Model(inputs=[inputs, inputs2], outputs=[outputs1, outputs2])
model.compile(optimizer="adam", 
              loss=["categorical_crossentropy", "binary_crossentropy"],
              metrics=["accuracy"])

# 训练模型
model.fit(
    {"input_image": X_train, "input_features": X_train_features},
    {"output1": Y1_train, "output2": Y2_train},
    batch_size=64,
    epochs=10,
    validation_split=0.2
)

# 预测
Y_pred = model.predict({"input_image": X_test, "input_features": X_test_features})