不使用数据的情况下，无法对新网络进行训练。数据是训练神经网络的关键组成部分，通过数据的输入和输出来调整网络的权重和偏差，从而使网络能够学习到特定的模式和规律。

以下是一个基于数据进行网络训练的示例代码：

import tensorflow as tf

# 构建旧网络
old_model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译旧网络
old_model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 生成一些训练数据
train_data = tf.random.uniform((1000, 10))
train_labels = tf.random.uniform((1000, 1), minval=0, maxval=2, dtype=tf.int32)

# 训练旧网络
old_model.fit(train_data, train_labels, epochs=10)

# 构建新网络
new_model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译新网络
new_model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 使用旧网络的权重和偏差初始化新网络
new_model.set_weights(old_model.get_weights())

# 生成新的训练数据
new_train_data = tf.random.uniform((1000, 10))

# 使用新网络进行预测
new_predictions = new_model.predict(new_train_data)
print(new_predictions)

上述代码中，首先构建了一个旧网络和一个新网络。然后使用一些训练数据对旧网络进行训练，并将旧网络的权重和偏差复制到新网络中。最后，使用新网络对新的训练数据进行预测。

需要注意的是，如果没有可用的数据进行网络训练，无法得到准确的权重和偏差，新网络的预测结果可能会不准确。因此，在实际应用中，数据是训练神经网络不可或缺的一部分。