创建灵活的模型

创建灵活的模型可以使用编程语言来实现。以下是一个Python代码示例，展示如何创建一个灵活的模型：

import tensorflow as tf

def create_flexible_model():
    # 定义模型
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])

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

    return model

# 创建灵活的模型
flexible_model = create_flexible_model()

# 训练模型
flexible_model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

# 评估模型
test_loss, test_acc = flexible_model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

在这个示例中，我们使用TensorFlow库创建了一个具有灵活性的模型。首先，我们定义了一个包含三个全连接层的Sequential模型。然后，我们使用compile方法编译模型，指定了优化器、损失函数和评估指标。

接下来，我们使用训练数据训练模型，并使用测试数据评估模型的性能。最后，我们打印出测试准确率。

这个示例展示了如何使用Python和TensorFlow库创建一个灵活的模型，并对其进行训练和评估。你可以根据自己的需求进行模型的修改和调整。