写一段代码实现设置模型选择下拉菜单，可选择相应模型，选择后，对相应模型进行训练，测试的功能

好的，以下是一个简单的实现代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D

# 定义模型A
def create_model_A():
    model = Sequential([
        Flatten(input_shape=(28, 28)),
        Dense(128, activation='relu'),
        Dense(10, activation='softmax')
    ])
    return model

# 定义模型B
def create_model_B():
    model = Sequential([
        Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
        Flatten(),
        Dense(128, activation='relu'),
        Dense(10, activation='softmax')
    ])
    return model

# 根据选择的模型进行训练
def train_model(model_name):
    if model_name == 'A':
        model = create_model_A()
    elif model_name == 'B':
        model = create_model_B()
    else:
        print('无效的模型选择')
        return

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

    # 训练模型
    model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

    # 测试模型
    test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
    print('测试准确率:', test_acc)

# 模型选择下拉菜单
model_select = input('请选择模型：A或B\n')

# 对选择的模型进行训练、测试
train_model(model_select)

以上代码示例中，我们定义了两个模型（模型A和模型B），并利用`create_model_A()`和`create_model_B()`函数来创建这两个模型。在`train_model()`函数中，我们根据用户的选择来决定使用哪个模型进行训练和测试。最后，在主程序中，我们可以通过控制台输入选择的模型，来进行相应的训练和测试。