bp神经网络python调用代码

在Python中，我们可以使用Keras库来快速构建和训练BP（反向传播）神经网络。下面是一个简单的全连接层神经网络的例子，用于二分类问题：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

# 初始化模型
model = Sequential()

# 添加隐藏层（假设有一个隐藏层）
model.add(Dense(64, input_dim=8, activation='relu'))  # 隐藏层，64个神经元，激活函数为ReLU

# 输出层（二分类，所以输出节点数为1）
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 设置优化器（Adam是一种常用的优化算法）
model.compile(optimizer=Adam(), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 假设我们有输入数据 X_train 和对应的标签 y_train
X_train, y_train = ...

# 执行训练
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)