写出pinn的python代码

以下是一个简单的 Pinn 的 Python 代码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义神经网络结构
class Pinn(tf.keras.models.Model):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(Pinn, self).__init__()
        self.input_layer = tf.keras.layers.Dense(hidden_dim, activation='relu', input_shape=(input_dim,))
        self.hidden_layer = tf.keras.layers.Dense(hidden_dim, activation='relu')
        self.output_layer = tf.keras.layers.Dense(output_dim)

    def call(self, x):
        x = self.input_layer(x)
        x = self.hidden_layer(x)
        return self.output_layer(x)

# 构建训练数据
n_data = 1000
x_data = np.random.uniform(low=-1.0, high=1.0, size=(n_data, 1))
y_data = np.sin(3 * x_data) + np.random.normal(scale=0.1, size=(n_data, 1))

# 定义损失函数
def pinn_loss(y_true, y_pred):
    # y_true: 训练数据标签
    # y_pred: 神经网络的输出
    # f 和 u 代表一个物理学问题中的函数和解
    # 根据物理规律定义的损失函数需要同时考虑真实标签和网络输出
    # 比如下面的损失函数定义了一个 Poisson 方程
    f = lambda x: -3 * np.sin(3 * x) - 9 * np.cos(3 * x)
    def poisson_loss(u_true, u_pred):
        h = tf.constant(x_data[1] - x_data[0], dtype=tf.float32)
        fu = tf.gradients(u_pred, x)[0] - f(x)
        return tf.reduce_mean(tf.square(u_true - u_pred)) + tf.reduce_mean(tf.square(fu))

    return poisson_loss(y_data, y_pred)

# 训练神经网络
pinn = Pinn(input_dim=1, hidden_dim=50, output_dim=1)
pinn.compile(optimizer='adam', loss=pinn_loss)
pinn.fit(x_data, y_data, epochs=100)

该代码使用 TensorFlow 实现了一个 Pinn 神经网络，并对其进行了训练。Pinn 神经网络在物理学领域中有广泛的应用，能够模拟物理学问题以及解决逆问题。在该示例代码中，我们使用了一个简单的 Poisson 方程作为损失函数的例子，读者可以根据自己的需要进行修改。