给出一个可以计算+-*/算术表达式的keras代码？

这可能需要一些预处理步骤来将算术表达式转换为计算机可以理解的形式。一种方法是使用语法分析来将算术表达式转换为逆波兰式，然后使用递归神经网络来计算。

以下是一个简单的示例代码，使用Keras实现递归神经网络，计算简单的算术表达式（仅支持加减法）:

from keras.layers import Input, Recurrent, Dense
from keras.models import Model

# Define the input and recurrent layers
input_layer = Input(shape=(None, 1))
recurrent_layer = Recurrent(units=1, activation='linear')(input_layer)

# Define the output layer
output_layer = Dense(units=1, activation='linear')(recurrent_layer)

# Create the model
model = Model(input_layer, output_layer)

# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# Train the model
x_train = [[[1], [2], [3], [4]], [[1], [-2], [3], [-4]]]
y_train = [[2], [-1]]
model.fit(x_train, y_train, epochs=100)

# Test the model
x_test = [[[1], [-2], [3], [-4]]]
print(model.predict(x_test))

这只是一个简单的示例，需要较复杂的预处理和调整才能实现支持更多运算符的算术表达式的计算。