以下是使用 Python 的 TensorFlow 和 Keras 库来设计一个简单的神经网络来实现函数 `z = 3x + 2y + 1` 的示例代码： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense # 定义模型 model = Sequential([ Dense(1, input_dim=2, activation='linear') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练数据生成 x = tf.random.normal((1000, 1)) y = tf.random.normal((1000, 1)) z = 3 * x + 2 * y + 1 # 组合输入数据 input_data = tf.concat([x, y], axis=1) # 训练模型 model.fit(input_data, z, epochs=50, batch_size=32) # 测试新数据 test_x = tf.random.normal((10, 1)) test_y = tf.random.normal((10, 1)) test_input = tf.concat([test_x, test_y], axis=1) prediction = model.predict(test_input) print("预测结果：", prediction) ``` 在上述代码中，我们创建了一个具有单个线性层的简单神经网络，使用随机生成的数据进行训练，然后对新的输入数据进行预测。 [2024-10-29 16:41:57 | AI写代码神器 | 314点数解答]