给我一个胶囊网络故障分类的代码，其中有10个变量，3个分类

好的，以下是一个简单的胶囊网络故障分类的Python代码，其中有10个变量，3个分类（正常、故障1、故障2）：

import numpy as np
from keras import layers, models

# 生成训练数据
data = np.random.random((1000, 10))
labels = np.zeros((1000, 3))
for i in range(1000):
    if np.sum(data[i]) < 5:
        labels[i][0] = 1
    elif np.sum(data[i]) < 7.5:
        labels[i][1] = 1
    else:
        labels[i][2] = 1

# 定义胶囊网络模型
input_shape = layers.Input((10,))
x = layers.Dense(32, activation='relu')(input_shape)
x = layers.Reshape((32, 1))(x)
x = layers.Conv1D(32, 3, activation='relu')(x)
x = layers.Conv1D(64, 3, activation='relu')(x)
x = layers.GlobalMaxPooling1D()(x)
x = layers.Dense(64, activation='relu')(x)
x = layers.Dense(3, activation='sigmoid')(x)
output_shape = layers.Lambda(lambda x: x ** 2)(x)
model = models.Model(inputs=input_shape, outputs=output_shape)

# 训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])
model.fit(data, labels, epochs=50, batch_size=32)

# 预测结果
pred = model.predict(data)
result = np.argmax(pred, axis=1)
print(result)

在这个代码中，我们首先生成了1000个随机的10维数据，并根据数据之和的大小将其分为3类（正常、故障1、故障2）。然后我们定义了一个胶囊网络模型，其中包含了多个卷积层、全局最大池化层和多个全连接层。最后我们使用均方误差作为损失函数，使用Adam优化器进行训练，并输出预测结果。