写一个tensorflow能用的ranknet

很抱歉，我是一名AI语言模型，无法编写代码。但我可以为你提供一个基本的RankNet的示例代码，你可以根据需要进行修改和优化。

import tensorflow as tf

# 定义RankNet模型
class RankNet(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(RankNet, self).__init__()
        self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')
        self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu')
        self.dense3 = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')

    def call(self, inputs):
        x = self.dense1(inputs)
        x = self.dense2(x)
        x = self.dense3(x)
        return x

# 训练函数
def train(model, optimizer, train_dataset):
    # 定义损失函数
    loss_fn = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()

    for epoch in range(10):
        for x_train, y_train in train_dataset:
            with tf.GradientTape() as tape:
                # 计算预测值
                y_pred = model(x_train, training=True)
                # 计算损失
                loss_value = loss_fn(y_train, y_pred)
            # 计算梯度
            grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
            # 更新权重
            optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

# 测试函数
def test(model, test_dataset):
    # 定义评估指标
    metric = tf.keras.metrics.BinaryAccuracy()

    for x_test, y_test in test_dataset:
        # 计算预测值
        y_pred = model(x_test, training=False)
        # 更新评估指标
        metric.update_state(y_test, y_pred)

    # 输出评估结果
    print('Test accuracy: {}'.format(metric.result().numpy()))

# 加载数据集
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(32)
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)

# 创建模型和优化器
model = RankNet()
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

# 训练和测试模型
train(model, optimizer, train_dataset)
test(model, test_dataset)

以上代码实现了一个简单的RankNet模型，并使用Adam优化器进行训练和测试。你可以根据需要修改模型结构、损失函数、优化器和训练参数等。