NBG是一種基于Python語言的神經網絡庫，它可以用于快速開發和實現各種神經網絡模型。下面是一個簡單的NBG代碼示例，可以幫助您了解該庫的基本使用方法：

python

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importnbg

#定義神經網絡模型

model=nbg.Sequential()

model.add(nbg.Dense(10,input_dim=5,activation='relu'))

model.add(nbg.Dense(1,activation='sigmoid'))

#編譯神經網絡模型

model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])

#訓練神經網絡模型

X_train,y_train=...,...

model.fit(X_train,y_train,epochs=10,batch_size=32)

#評估神經網絡模型

X_test,y_test=...,...

loss,accuracy=model.evaluate(X_test,y_test)

#進行預測

X_new=...

y_pred=model.predict(X_new)

上面的代碼實現了一個簡單的二分類神經網絡模型，包括定義模型結構、編譯模型、訓練模型、評估模型和進行預測等基本步驟。下面是對代碼中各部分的講解：

首先，我們導入了nbg庫，并定義了一個Sequential對象，該對象用于存儲神經網絡模型的各個層。

接下來，我們向模型中添加了兩個Dense層，分別表示一個10個節點的隱藏層和一個單節點的輸出層。其中，第一個Dense層的輸入維度為5，激活函數為ReLU，第二個Dense層的激活函數為Sigmoid。

然后，我們編譯了神經網絡模型，指定了Adam優化器、二元交叉熵損失函數和準確率指標。

接著，我們使用X_train和y_train訓練神經網絡模型，指定了訓練輪數為10，批處理大小為32。

訓練完成后，我們使用X_test和y_test評估了神經網絡模型的損失和準確率。

最后，我們使用X_new進行了預測，并輸出了預測結果。

需要注意的是，上述代碼只是一個簡單的示例，實際使用中可能需要根據不同的數據集和問題進行相應的調整和優化。