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以下是用Python编写的一个简单的训练模型的示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf# 创建训练数据
x_train = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y_train = np.array([1, 2, 3])# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear')
])# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100)# 预测结果
x_test = np.array([[10, 11, 12]])
y_pred = model.predict(x_test)
print(y_pred)

在这个例子中，我们首先创建了一个简单的训练数据集x_train和对应的目标值y_train。然后，我们定义了一个包含一个线性层的模型，并使用随机梯度下降（SGD）优化器和均方误差损失函数编译模型。接下来，我们使用x_train和y_train训练模型，迭代100次。最后，我们使用训练好的模型对x_test进行预测，并打印出预测结果y_pred。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际的训练模型可能需要更复杂的网络结构、更多的训练数据和更多的训练迭代次数来获得好的性能。