帮我写一个基于python深度学习的代码

好的，我可以为您提供一个简单的基于Python深度学习的代码示例，用于图像分类任务。请注意，这只是一个示例，您需要根据您的具体需求进行修改和优化。

# 导入所需库
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载数据集
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 数据预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# 构建模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

# 预测结果
probability_model = tf.keras.Sequential([model, tf.keras.layers.Softmax()])
predictions = probability_model.predict(test_images)

这段代码实现了一个简单的神经网络模型，用于对手写数字图像进行分类。具体流程包括数据加载、数据预处理、模型构建、模型编译、模型训练、模型评估和预测。您可以根据自己的需求进行修改和优化。