提供一段完整可运行代码，搭建一个神经网络模型，向网络模型中嵌入水印，输出水印嵌入前后的模型权重参数进行对比，对模型进行训练，

这是一个简单的基于 TensorFlow 的神经网络模型，嵌入水印并进行训练的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 定义神经网络模型
def build_model():
    model = tf.keras.Sequential([
        # 添加层
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
        tf.keras.layers.Dropout(0.2),
        tf.keras.layers.Dense(10)
    ])
    return model

# 加载 MNIST 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype('float32') / 255

# 构建模型
model = build_model()

# 嵌入水印
watermark = np.array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0])  # 将二进制水印转化为数组
model.layers[0].weights[0].assign(model.layers[0].weights[0] + watermark)  # 嵌入水印

# 训练模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 输出嵌入前后的模型权重参数
print("嵌入前的模型权重：", model.layers[0].weights[0][:, -10:])  # 输出最后10个权重值
model.layers[0].weights[0].assign(model.layers[0].weights[0] - watermark)  # 去除水印
print("嵌入后的模型权重：", model.layers[0].weights[0][:, -10:])  # 输出最后10个权重值

这段代码定义了一个简单的 MNIST 分类模型，将一个二进制水印嵌入到第一层的权重参数中，并在训练模型之前和之后输出嵌入前后的权重参数进行对比。

注意：这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要更加复杂的水印嵌入和提取算法，以及更加安全的方式来保护水印不被破坏。