写一段深度学习的python代码

我可以回答这个问题。以下是一个简单的深度学习代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.

# 定义模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

这个代码使用 TensorFlow 和 Keras 库来构建一个简单的神经网络模型，用于识别手写数字。数据集使用 MNIST，模型使用两个全连接层，一个输入层和一个输出层。模型使用 Adam 优化器和交叉熵损失函数进行训练，并在测试集上进行评估。