使用 TensorFlow 在 BigQuery 中构建和训练神经网络模型，并调整模型超参数以减小常数偏差。

代码示例：

1. 导入 TensorFlow

import tensorflow as tf

2. 定义模型结构 在此示例中，我们使用一个包含两个隐藏层的全连接神经网络模型。

def create_model():
    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
    ])
    return model

3. 准备数据集 在 BigQuery 中使用 CREATE MODEL 语句创建模型之前，需要将训练数据集保存到 Cloud Storage 中。

TRAINING_DATA_URI = 'gs://example-bucket/training-data.csv'

query = """
SELECT
  feature_1,
  feature_2,
  ...
  label
FROM
  `project.dataset.table`
WHERE
  ...
"""
df = bq.query(query).to_dataframe()
df.to_csv(TRAINING_DATA_URI, index=False)

4. 创建模型 在 BigQuery 中使用 CREATE MODEL 语句创建模型，并指定 TensorFlow 模型的结构和训练数据集。

CREATE MODEL `my_dataset.my_model`
OPTIONS (model_type='tensorflow', input_label_cols=['label'])
AS
SELECT *
FROM
  ML.CSV_TO_TF_RECORDS(
    'gs://example-bucket/training-data.csv',
    STRUCT(
      ...
    )
  )

5. 训练模型 使用 CREATE MODEL 语句创建模型时，会自动执行模型训练。训练时间取决于数据集大小和模型复杂度。

SELECT *
FROM
  ML.TRAINING_INFO(MODEL `my_dataset.my_model`)

6. 调整模型超参数 使用 TensorFlow 内置的超参数调整功能来优化模型。

def