帮我写一段用cnn对图像进行回归预测的代码

好的，以下是一个用CNN对图像进行回归预测的示例代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 生成随机图像和对应的标签
x_train = np.random.random((100, 100, 100, 3))
y_train = np.random.random((100, 2))

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(100, 100, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten()))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(2, activation='linear'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='mse', metrics=['mae'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=16)

这个示例代码中使用了Keras框架，通过构建一个包含多个卷积层和全连接层的神经网络，对图像进行回归预测。其中，输入的图像大小为100x100x3，输出为一个包含两个值的向量，代表预测的结果。损失函数使用均方误差（MSE），优化器使用RMSprop。在训练过程中，每次训练使用16个样本，进行10个epoch的迭代。