python用keras 编写 ANN代码

下面是一个简单的基于Keras的ANN代码示例：

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

# 生成随机数据集
x_train = np.random.random((1000, 20))
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=20, activation='relu'))
model.add(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=20, batch_size=128)

# 测试模型
x_test = np.random.random((100, 20))
y_test = model.predict(x_test)

在这个示例中，我们首先生成了一个随机的数据集，然后构建了一个包含两个全连接层的模型。我们使用了`Sequential`模型，并添加了一个64个神经元的隐藏层和一个输出层。我们使用`binary_crossentropy`作为损失函数，`adam`作为优化器，并且只关注模型的准确率。最后，我们使用`fit`方法来训练模型，并使用`predict`方法来测试模型。