好的，以下是使用鸢尾花数据集构建含两层RBM的DBN的Python代码

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import BernoulliRBM
from sklearn.pipeline import Pipeline

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_std = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_std, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 定义两层RBM的DBN
rbm1 = BernoulliRBM(n_components=50, learning_rate=0.01, n_iter=100, random_state=42)
rbm2 = BernoulliRBM(n_components=20, learning_rate=0.01, n_iter=100, random_state=42)

dbn = Pipeline(steps=[('rbm1', rbm1), ('rbm2', rbm2)])

# 训练DBN
dbn.fit(X_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = dbn.predict(X_test)

# 输出预测结果
print(y_pred)

需要注意的是，这里使用了sklearn库中的BernoulliRBM类实现了RBM模型，并使用Pipeline将两个RBM模型组成了一个DBN模型。在训练过程中，可以使用fit方法进行训练，使用predict方法进行预测。