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import numpy as np  
from tensorflow.keras.models import Sequential  
from tensorflow.keras.layers import Dense  
from tensorflow.keras.utils import to_categorical  
  
# 生成模拟数据  
# X_train: 训练输入数据，y_train: 训练标签，X_test: 测试输入数据，y_test: 测试标签  
X_train = np.random.rand(1000, 20)  
y_train = np.random.randint(0, 2, 1000)  
y_train = to_categorical(y_train)  
  
X_test = np.random.rand(100, 20)  
y_test = np.random.randint(0, 2, 100)  
y_test = to_categorical(y_test)  
  
# 创建模型  
model = Sequential()  
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=20))  
model.add(Dense(64, activation='relu'))  
model.add(Dense(2, activation='softmax'))  
  
# 编译模型  
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])  
  
# 训练模型  
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))  
  
# 评估模型  
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)  
print(f'Test Loss: {loss}')  
print(f'Test Accuracy: {accuracy}')