创建线性随机数据，计算公式如下：y=5x+6，加入噪音信号noise，如图1，根据创建的线性随机数据，使用TensorFlow框架搭建线性回归拟合神经网络，训练100轮

好的，您的问题是如何创建线性随机数据并使用TensorFlow框架搭建线性回归拟合神经网络，训练100轮。下面是代码实现：

import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建线性随机数据
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(100)
noise = np.random.randn(100) / 4
y = x * 5 + 6 + noise

# 绘制线性随机数据图像
plt.scatter(x, y)
plt.show()

# 构建线性回归模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error',
              optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.1))

# 训练模型
history = model.fit(x, y, epochs=100, verbose=0)

# 绘制训练损失图像
plt.plot(history.history['loss'])
plt.title('Training Loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.show()

# 预测并绘制回归直线
y_pred = model.predict(x)
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y_pred, color='red')
plt.show()

运行以上代码，即可创建线性随机数据并使用TensorFlow框架搭建线性回归拟合神经网络，训练100轮。其中，创建线性随机数据的公式为y=5x+6，加入噪音信号noise；使用`tf.keras.Sequential`构建线性回归模型；使用Adam优化器和均方误差损失函数训练模型；绘制训练损失图像和回归直线图像。