给我一个bp神经网络的python包代码的列子

这里给您介绍一个使用Python的Keras库实现BP神经网络的例子。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import SGD
import numpy as np

# 生成数据集
X_train = np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])
y_train = np.array([0,1,1,0])

# 定义BP神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=2, activation='sigmoid', input_dim=2))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

# 定义训练方法
sgd = SGD(lr=0.1)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10000, batch_size=1, verbose=0)

# 测试模型
X_test = np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])
y_test = np.array([0,1,1,0])
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1, verbose=0)

# 输出结果
print('Test loss:', loss)
print('Test accuracy:', accuracy)

这个例子实现了一个单隐藏层的BP神经网络，用于对XOR逻辑门进行预测。其中，`Sequential`类用于定义神经网络模型，`Dense`类用于定义网络层，`SGD`类用于定义训练方法，`compile`函数用于编译模型，`fit`函数用于训练模型，`evaluate`函数用于测试模型。