在Keras中，你可以通过Sequential模型来定义一个简单的神经网络模型。以下是一个简单的例子：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 定义一个Sequential模型
model = Sequential()
# 添加输入层和隐藏层
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
# 添加输出层
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
# 查看模型结构
model.summary()
在这个例子中，我们首先创建了一个Sequential模型，然后添加了一个具有64个神经元和ReLU激活函数的隐藏层，以及一个具有10个神经元和softmax激活函数的输出层。接着我们编译模型，指定了损失函数、优化器和评估指标。最后使用model.summary()查看模型的结构。
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