一共有45个样本，输入是5个变量，输出是1个变量，输入的矩阵为45×5，输出的矩阵为45×1，写一个model表达这种映射关系

好的，我可以为您提供一个简单的神经网络模型来实现这种映射关系。

import tensorflow as tf

# 定义输入和输出的维度
input_dim = 5
output_dim = 1

# 定义模型结构
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu', input_dim=input_dim),
    tf.keras.layers.Dense(8, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(output_dim, activation='linear')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 打印模型结构
model.summary()

这个模型有两个隐藏层，每个隐藏层都包含了一些神经元。我们使用ReLU作为激活函数。最后一层使用线性激活函数，因为我们希望输出一个实数值。

该模型使用均方误差（MSE）作为损失函数，Adam作为优化器。您可以根据需要调整这些参数。