写一段python基于keras框架预测温度的代码

这里是一个简单的Python代码，基于Keras框架预测温度：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=1, input_shape=(1,)))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 准备训练数据
x_train = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
y_train = np.array([15, 25, 35, 45, 55])

# 开始训练
model.fit(x_train, y_train, epochs=2000, verbose=0)

# 预测
x_test = np.array([60, 70, 80, 90, 100])
y_predict = model.predict(x_test)

# 打印预测结果
for i in range(len(x_test)):
    print('输入值是{}，预测输出值是{}'.format(x_test[i], y_predict[i]))

这个简单的例子中，我们使用了一个非常简单的神经网络模型，只含有一个输入层和一个输出层。我们使用了5组已有数据进行模型的训练，然后预测另外5组数据的输出结果。我们可以通过调整模型参数、增加训练样本数量等方式提高模型的准确度。