用tensorflow构建鸢尾花数据分类网络并对其进行编译。

好的，我可以回答这个问题。以下是用 Tensorflow 构建鸢尾花数据分类网络并对其进行编译的示例代码：

import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据集并进行特征归一化
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    StandardScaler().fit_transform(data.data),
    data.target,
    test_size=0.2,
    random_state=123
)

# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, input_dim=4, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=8, validation_data=(X_test, y_test))

这样就可以构建并编译一个简单的神经网络来对鸢尾花数据进行分类了。