如何用神经网络对smiles指纹进行回归预测，请写出相关代码

首先，需要将SMILES字符串转换为分子图，并将其表示为指纹。这可以通过rdkit库来实现。然后，可以使用keras库来构建神经网络模型。以下是一个示例代码：

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 将SMILES字符串转换为分子图，并将其表示为指纹
smiles = 'CC(=O)O[C@@]1(CC[NH+](C[C@@H]1CC=C)C)C'
mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
fp = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, 2, nBits=1024)

# 构建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=1024))
model.add(Dense(units=1, activation='linear'))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
x_train = fp.reshape(1, -1) # 将指纹转换为二维数组
y_train = 5.0 # 真实值
model.fit(x_train, y_train, epochs=100, verbose=0)

# 预测
x_test = fp.reshape(1, -1)
y_pred = model.predict(x_test)
print(y_pred[0][0]) # 打印预测值

这是一个简单的神经网络回归模型，使用一个隐藏层和一个线性输出层。在训练时，使用单个样本进行训练，真实值为5.0。可以根据需要更改模型的参数和训练数据。