在Keras中，可以通过Sequential模型来创建一个简单的全连接神经网络。以下是一个例子：
from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense# 创建一个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='adam', metrics=['accuracy'])# 训练模型model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)在这个例子中，我们创建了一个包含一个输入层，一个隐藏层和一个输出层的全连接神经网络。输入层有100个特征，隐藏层有64个神经元并使用ReLU激活函数，输出层有10个神经元并使用softmax激活函数。我们使用adam优化器和交叉熵损失函数来编译模型，并训练模型10个epochs。
