用python构建一个DNN模型（一个输入层具有12个节点、三个隐藏层每层10个节点和一个输出层具有8个节点，隐藏层都使用Leaky ReLU激活函数，然后进行归一化，权重和偏置值使用Xavier初始化进行初始化，在反向传播过程中使用Adam优化器更新DNN参数）

好的，下面是Python代码实现：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义DNN模型
class DNN:
    def __init__(self, input_shape=(None, 12), output_shape=(None, 8), hidden_units=[10, 10, 10]):
        self.input_shape = input_shape
        self.output_shape = output_shape
        self.hidden_units = hidden_units

    def build(self):
        # 定义输入和输出占位符
        self.inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=self.input_shape, name='inputs')
        self.targets = tf.placeholder(tf.float32, shape=self.output_shape, name='targets')

        # 定义隐藏层和输出层
        prev_layer = self.inputs
        for i, units in enumerate(self.hidden_units):
            layer = tf.layers.dense(
                prev_layer, units, activation=tf.nn.leaky_relu,
                kernel_initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(),
                bias_initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(),
                name=f'hidden_{i}'
            )
            layer = tf.layers.batch_normalization(layer, training=True, name=f'bn_{i}')
            prev_layer = layer

        self.logits = tf.layers.dense(
            prev_layer, self.output_shape[-1], activation=None,
            kernel_initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(),
            bias_initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(),
            name='logits'
        )

        # 定义损失函数和优化器
        self.loss = tf.reduce_mean(tf.square(self.targets - self.logits))
        self.optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(self.loss)

以上就是一个简单的DNN模型的构建过程。