本文介绍了如何使用Python中的TensorFlow和Keras框架创建和映射一个简单的神经网络模型。首先，讲解了安装库的步骤，接着通过示例展示了创建包含两个隐藏层的前馈神经网络模型的过程，包括模型架构定义、编译配置（优化器、损失函数、评估指标）。最后，阐述了如何进行模型训练和预测，提供了数据映射的代码示例。
在Python中，我们可以使用各种机器学习和深度学习框架来创建和映射模型。这些框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras等等。在本文中，我将向您展示如何使用TensorFlow和Keras创建和映射一个简单的神经网络模型。
首先，我们需要安装TensorFlow和Keras库。您可以使用以下命令在Python环境中安装它们：
pip install tensorflow
pip install keras
安装完成后，我们可以开始创建和映射模型了。下面是一个示例，展示了如何创建一个具有两个隐藏层的前馈神经网络模型：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# 创建模型
model = keras.Sequential(
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