把下面代码转换成python语言 % 构建神经网络模型 net = newff(XTrain,YTrain,[10,1],{'tansig','logsig'},'traingd');

在 Python 中构建神经网络模型，你可以使用第三方库，如 TensorFlow 或 PyTorch。下面是使用 TensorFlow 的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义输入和输出的维度
input_dim = XTrain.shape[1]
output_dim = YTrain.shape[1]

# 定义神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='tanh', input_dim=input_dim),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='binary_crossentropy')

# 训练模型
model.fit(XTrain, YTrain, epochs=10)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(XTest)

在上述代码中，我们使用 TensorFlow 的高级 API Keras 来构建神经网络模型。首先，定义了一个序列模型 `Sequential`，然后通过添加 `Dense` 层来构建网络结构。其中，第一个 `Dense` 层具有 10 个神经元和 `tanh` 激活函数，第二个 `Dense` 层具有一个神经元和 `sigmoid` 激活函数。

然后，我们使用 `compile()` 方法编译模型，指定优化器和损失函数。在这个示例中，我们使用随机梯度下降（SGD）优化器和二元交叉熵损失函数。

接下来，使用 `fit()` 方法对模型进行训练，传入训练数据和训练的轮数（epochs）。

最后，可以使用训练好的模型进行预测，使用 `predict()` 方法传入测试数据，得到预测结果。

请注意，这只是一个示例，实际的神经网络模型可能需要根据数据和任务进行适当的调整。你还可以根据需要添加其他层、调整参数等。

希望对你有所帮助！如果有任何其他问题，请随时提问。