写一段简单的pb神经网络的代码

在TensorFlow中，protobuf（Protocol Buffers）是一种轻量级的数据交换格式，而TFRecord是其在TensorFlow中用于存储训练数据的一种文件格式。这里是一个使用Protobuf定义模型结构并创建简单PB神经网络模型的基本示例：

首先，假设我们有一个简单的神经网络层结构定义在`layers.proto`文件中：

syntax = "proto3";

package my_package;

message Layer {
  string name = 1;
  int32 units = 2; // 神经元数量
  float learning_rate = 3;
}

message NeuralNetwork {
  repeated Layer layers = 1;
}

然后在Python代码中读取并构建这个模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.lib.io import file_io
from google.protobuf import text_format

# 从proto文件加载模型结构
with file_io.FileIO('layers.proto', mode='r') as f:
    model_str = f.read()
model_def = NeuralNetwork()
text_format.Parse(model_str, model_def)

def build_model(model_proto):
    layers = [tf.keras.layers.Dense(layer.units) for layer in model_proto.layers]
    return tf.keras.Sequential(layers)

# 构建神经网络
nn = build_model(model_def)

这将创建一个由输入到输出的线性堆叠的密集层组成的神经网络，每层的数量对应`layers.proto`中的单元数。