要在Keras中创建一个简单的全连接神经网络，可以按照以下步骤进行：
- 导入所需的库：
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
- 创建一个Sequential模型：
model = Sequential()
- 向模型中添加全连接层：
model.add(Dense(units=128, activation='relu', input_shape=(input_shape,)))
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))
在上面的代码中，第一层是输入层，units参数指定该层的神经元数量，activation参数指定激活函数，input_shape参数指定输入数据的形状。后续的层也可以按照类似的方式添加。
- 编译模型：
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
在compile函数中，可以指定损失函数、优化器和评估指标。
- 训练模型：
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(X_val, y_val))
在fit函数中，可以指定训练数据、批大小、迭代次数等参数。
通过以上步骤，就可以创建一个简单的全连接神经网络并进行训练。
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