已有x对应y的值100组存储在一个txt文件中，利用深度学习算法校正y=ax+b中a和b的值的代码

以下是一个简单的基于Keras的深度学习代码示例，可以用于校正y=ax+b中a和b的值：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 加载数据
data = np.loadtxt("data.txt", delimiter=",")
X = data[:,0]
Y = data[:,1]

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_dim=1))

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

# 训练模型
model.fit(X, Y, epochs=1000, verbose=0)

# 输出结果
a = model.layers[0].get_weights()[0][0][0]
b = model.layers[0].get_weights()[1][0]
print("a =", a)
print("b =", b)

其中，我们首先使用 `numpy` 库加载数据，然后定义一个简单的线性模型，即一个输入层和一个输出层，使用均方误差作为损失函数，使用随机梯度下降作为优化器，最后使用训练数据进行训练。在训练完毕后，我们可以使用 `get_weights()` 函数获取模型中的权重值，从而得到校正后的 a 和 b 值。

需要注意的是，此代码示例中的数据格式应该为 x,y 的格式，且每行应该以逗号分隔。如果您的数据格式不同，需要根据实际情况进行调整。