xtu oj 神经网络代码怎么写

XTU OJ（Xidian Tong University Online Judge）上提交神经网络代码通常涉及到使用编程语言如Python，并且可能需要一些库如TensorFlow、PyTorch等。这里是一个简单的例子，展示如何使用Keras库创建一个基本的神经网络模型：

import tensorflow as tf

# 导入必要的模块
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加输入层和隐藏层
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=784)) # 假设输入数据有784维
model.add(Dense(units=32, activation='relu'))

# 输出层，假设我们做的是10分类任务
model.add(Dense(units=10, activation='softmax')) 

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 这里的代码只是模型构建，你需要准备训练数据并用model.fit()进行训练
# train_data, train_labels = ... # 加载数据
# model.fit(train_data, train_labels, epochs=5) # 训练5轮

# 对于实际竞赛，记得保存模型以便后续测试阶段使用
model.save('my_neural_network.h5') # 储存模型