用python写深度学习预测雷暴代码

你好！针对你的问题，以下是一个使用Python编写的深度学习预测雷暴的代码示例：

# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载数据集
data = pd.read_csv("storm_data.csv")

# 数据预处理
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X = sc.fit_transform(X)

# 划分数据集为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 构建模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(16, input_dim=11, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(8, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

# 在测试集上评估模型性能
_, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Accuracy: %.2f' % (accuracy*100))

需要注意的是，此代码示例仅供参考，具体的实现细节可能因不同的应用场景而有所不同。同时，深度学习模型的训练需要较大的计算资源和时间，因此可能需要使用GPU或者云端计算服务进行加速。