帮我写一段基于python的神经网络代码

以下是一段基于Python的神经网络代码：import numpy as npfrom keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense# 定义模型
model = Sequential()# 添加第一层隐藏层
model.add(Dense(units=4, input_shape=(3,), activation='relu'))# 添加第二层隐藏层
model.add(Dense(units=2, activation='relu'))# 添加输出层
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])# 训练模型
inputs = np.array([[0.1, 0.2, 0.3]])
targets = np.array([[1.0]])
model.fit(inputs, targets, epochs=100, verbose=0)

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帮我写一个基于python深度学习的代码

好的，我可以为您提供一个简单的基于Python深度学习的代码示例，用于图像分类任务。请注意，这只是一个示例，您需要根据您的具体需求进行修改和优化。

# 导入所需库
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载数据集
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 数据预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

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

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

# 预测结果
probability_model = tf.keras.Sequential([model, tf.keras.layers.Softmax()])
predictions = probability_model.predict(test_images)

这段代码实现了一个简单的神经网络模型，用于对手写数字图像进行分类。具体流程包括数据加载、数据预处理、模型构建、模型编译、模型训练、模型评估和预测。您可以根据自己的需求进行修改和优化。

写一段python代码：写一段深度神经网络的示例

好的，以下是一个基于PyTorch框架的深度神经网络示例，包含两个隐藏层和一个输出层：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义深度神经网络模型
class DeepNeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim1, hidden_dim2, output_dim):
        super(DeepNeuralNetwork, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim1)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim1, hidden_dim2)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim2, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 定义训练数据和标签
x_train = torch.tensor([[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]], dtype=torch.float32)
y_train = torch.tensor([[0], [1], [1], [0]], dtype=torch.float32)

# 定义模型参数
input_dim = 2
hidden_dim1 = 4
hidden_dim2 = 2
output_dim = 1

# 构建模型
dnn = DeepNeuralNetwork(input_dim, hidden_dim1, hidden_dim2, output_dim)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(dnn.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(10000):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = dnn(x_train)
    loss = criterion(outputs, y_train)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if epoch % 1000 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 10000, loss.item()))

# 测试模型
with torch.no_grad():
    x_test = torch.tensor([[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]], dtype=torch.float32)
    y_test = torch.tensor([[0], [1], [1], [0]], dtype=torch.float32)
    outputs = dnn(x_test)
    predicted = torch.round(outputs)
    accuracy = (predicted == y_test).sum() / y_test.size(0)
    print('Accuracy of the model: {:.2f}%'.format(accuracy.item() * 100))

该模型使用了ReLU激活函数和均方误差损失函数，使用Adam优化器进行参数更新。训练完成后，使用测试数据计算模型准确率。