编写一段识别7种用电器使用状态的代码

要编写一个用于识别7种用电器使用状态的代码，通常需要使用机器学习或深度学习的方法。以下是一个基本的代码框架，用于演示如何使用深度学习模型进行用电器使用状态的识别：

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

# 加载和预处理数据
# 你需要准备一个包含用电器使用状态的数据集，以及对应的标签
# 这里假设你已经将数据集加载并进行了适当的预处理

# 构建深度学习模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(image_height, image_width, 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(7, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(test_images)

# 输出预测结果
for i in range(len(predictions)):
    predicted_label = np.argmax(predictions[i])
    print("样本 {} 的预测结果为：{}".format(i, predicted_label))

请注意，这只是一个基本的代码框架，实际上你需要根据你的数据集和具体需求进行适当的修改。你可能需要进行更多的数据预处理、调整模型结构和超参数、增加更多的训练数据等等。希望这个代码框架对你有所帮助！