你是一个代码专家，请编写一个用hyperopt库的贝叶斯优化算法优化BP神经网络的代码，BP神经网络用tensorflow的Sequential框架搭建2输入，1个隐藏层，1个输出。需要绘制出迭代过程的loss值

好的，我可以处理您的请求。以下是使用Hyperopt库对BP神经网络进行贝叶斯优化的代码示例：

# 导入所需的库
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from sklearn.datasets import make_classification
from hyperopt import fmin, tpe, hp, Trials

# 定义神经网络模型
def create_model(params):
    model = keras.Sequential([
        keras.layers.Dense(params['hidden_layer'], activation=params['activation'], input_shape=(2,)),
        keras.layers.Dense(1)
    ])
    model.compile(optimizer=params['optimizer'], loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model
    
# 定义优化的目标函数，返回在验证集上的loss
def objective(params):
    # 产生一个带有两个特征的分类样本集
    X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=1)
    model = create_model(params)
    history = model.fit(X, y, validation_split=0.2, epochs=50, verbose=0)
    val_loss, val_acc = model.evaluate(X, y, verbose=0)
    print('params:', params, 'val_loss:', val_loss, 'val_acc:', val_acc)
    return val_loss

# 定义搜索空间
space = {'hidden_layer': hp.choice('hidden_layer', range(1, 11)),
         'activation': hp.choice('activation', ['relu', 'tanh', 'sigmoid']),
         'optimizer': hp.choice('optimizer', ['adam', 'sgd', 'rmsprop'])
        }

# 实例化Trials类
trials = Trials()

# 进行优化
best = fmin(fn=objective,
            space=space,
            algo=tpe.suggest,
            max_evals=50,
            trials=trials)

# 输出最优参数
print("Best: {}".format(best))

# 绘制迭代过程的loss值
import matplotlib.pyplot as plt

losses = [x['result']['loss'] for x in trials.trials]
plt.plot(losses)
plt.title('Loss vs Trials')
plt.xlabel('Trial')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

此代码使用了贝叶斯优化算法来搜索神经网络的超参数。搜索包括隐藏层的大小、激活函数类型和优化器类型等参数。在每个步骤中，我们将用Hyperopt提供的超参数生成模型，然后对模型进行训练并记录所得到的验证集上的损失。最后，我们将绘制出迭代过程中损失的变化，以便查看算法优化的效果。

请注意，此代码是一个示例，您应该根据自己的项目需求进行调整和修改。