Pythonで簡単なニューラルネットワークを書くには、いくつかのステップに分けることができる：

1.1.TensorFlowライブラリをインストールする。これは、Pythonでニューラルネットワークを作成するための最も人気のあるライブラリの1つです。

2.ニューラルネットワークを学習させるデータを定義する。例えば、画像の色を検出するニューラルネットワークを作成したい場合、画像とそれに対応する色のセットを収集する必要がある。

3.ニューラルネットワークを作成する。まずは単純な単層ニューラルネットワークを作成します。コード例

tensorflowをtfとしてインポート

# モデルを定義する
model = tf.keras.Sequential([)
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

# モデルのコンパイル
model.compile(optimiser=tf.keras.optimizers.Adam(1), loss='mean_error')

# モデルの学習
model.fit(x=[0, 1, 2, 3, 4], y=[0, 2, 4, 6, 8], epochs=100)

このモデルは、1つのニューロンを持つ1つの層で構成されている。各入力要素が2倍されたデータで学習される。

4.テストデータでニューラルネットワークの性能をチェックする。この目的のために predict メソッドを使用することができます：
# モデルの使用
print(model.predict([5]))# prints [10].

これは、TensorFlowライブラリを使用してPythonでニューラルネットワークを作成する最も簡単な例です。もちろん、より複雑なタスクを実行するには、ニューラルネットワークをより深く理解し、より複雑なアーキテクチャを使用する必要があります。
Написание простой нейросети на Python можно разделить на несколько шагов:

1. Установите библиотеку TensorFlow. Она является одной из самых популярных библиотек для создания нейросетей на Python.

2. Определите данные, на которых будет обучаться ваша нейросеть. Например, если вы хотите создать нейросеть, которая будет определять цвета изображений, вам нужно будет собрать набор изображений и соответствующих им цветов.

3. Создайте нейросеть. Для начала можно создать простую однослойную нейросеть. Пример кода:

import tensorflow as tf

# Определение модели
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

# Компиляция модели
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(1), loss='mean_error')

# Обучение модели
model.fit(x=[0, 1, 2, 3, 4], y=[0, 2, 4, 6, 8], epochs=100)

Эта модель состоит из одного слоя с одним нейроном. Она обучается на данных, где каждый входной элемент умножен на 2.

4. Проверьте работу нейросети на тестовых данных. Для этого можно использовать метод predict:
# Использование модели
print(model.predict([5])) # выводит [10]

Это простейший пример создания нейросети на Python с использованием библиотеки TensorFlow. Конечно, для более сложных задач потребуется более глубокое понимание работы нейросетей и использование более сложных архитектур.