加入一个训练模型的代码

在Python中，通常使用深度学习库如TensorFlow或PyTorch来创建和训练模型。这里我会给你一个简单的例子，用Keras库（它是TensorFlow的一个高级API）来构建一个基本的神经网络模型。假设我们要训练一个线性回归模型：

# 导入必要的库
from tensorflow import keras
import numpy as np

# 假设我们有一个数据集
# x_data 是特征，y_data 是对应的标签
x_data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_data = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 创建模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])  # 单层神经元，输入形状为1维
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')  # 使用随机梯度下降优化器，损失函数为均方误差

# 定义模型的学习步骤（训练过程）
model.fit(x_data, y_data, epochs=100)  # 迭代训练100次

# 打印模型的预测结果
predictions = model.predict(x_data)
print("Predictions:", predictions)

这只是一个非常基础的例子，实际的训练模型可能涉及更复杂的架构（比如卷积神经网络、循环神经网络等）、数据预处理、超参数调优、验证集和测试集的应用等。如果你能提供更具体的问题或者模型类型（例如分类、回归、图像识别等），我可以提供更详细的指导。