Aquí hay dos scripts de cómo entrenar un modelo y usarlo para hacer predicciones en Python usando TensorFlow:

Ejemplo 1: Entrenar un modelo
```python
import tensorflow as tf

# Define la arquitectura del modelo
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(1)
])

# Compila el modelo
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
              loss='mse',
              metrics=['mae', 'mse'])

# Entrena the modelo
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
```
En este ejemplo, definimos un modelo secuencial simple con tres capas: dos capas densas con funciones de activación ReLU y una capa densa final sin función de activación. A continuación, compilamos el modelo con el optimizador Adam, la pérdida de error cuadrático medio y dos métricas: error absoluto medio y error cuadrático medio. Por último, entrenamos el modelo con algunos datos de entrenamiento `x_train` e `y_train` durante 10 épocas con un tamaño de lote de 32.

Ejemplo 2: Utilización de un modelo entrenado para realizar predicciones
```python
# Carga el modelo guardado
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

# Usa el modelo para hacer predicciones con nuevos datos
predictions = model.predict(x_test)
```
En este ejemplo, cargamos un modelo guardado de un archivo llamado `mi_modelo.h5`. A continuación, utilizamos el método `predict()` del modelo para hacer predicciones sobre algunos datos nuevos `x_test`. El método `predict()` devuelve una matriz de valores predichos, uno por cada entrada en `x_test`.

Es importante tener en cuenta que estos ejemplos son sólo plantillas básicas y pueden necesitar ser modificados en función del problema específico y los datos que se utilizan.
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