BP神经网络python源码

BP（Back Propagation，反向传播）神经网络是一种基于梯度下降算法训练的人工神经网络模型，常用于解决非线性回归和分类问题。Python有许多开源库支持深度学习，其中最常用的是TensorFlow和Keras，它们都有丰富的BP神经网络实现。

如果你想查看Python的BP神经网络源码示例，你可以参考TensorFlow或Keras的官方文档。例如，在Keras中，你可以创建一个简单的BP神经网络模型如下：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 创建一个序列模型
model = Sequential()

# 添加输入层、隐藏层和输出层
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=input_size))  # 隐藏层
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))  # 输出层（对于分类任务）

# 编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

# 使用fit()函数训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(x_test, y_test))

在这个例子中，`Sequential()`创建了一个顺序模型，`Dense()`添加了全连接层，`compile()`配置了训练过程，而`fit()`则负责实际的训练。

如果你需要查看更底层的源码，如TensorFlow的低级API，那将涉及到 TensorFlow 的核心计算图模块（tf.Graph），这通常不是推荐的学习路径，因为直接操作这些高级API会更容易上手。