Aquí tienes un ejemplo dividido en dos archivos de Python: uno para entrenar y guardar el modelo, y otro para cargar el modelo entrenado y usarlo para hacer predicciones en nuevos datos.

Archivo "train_and_save_model.py" (para entrenar y guardar el modelo):

```python
import tensorflow as tf

# Datos de entrenamiento (ejemplo ficticio)
x_train = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
y_train = [[0], [1], [1], [0]]

# Construir el modelo
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(2, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

# Compilar y entrenar el modelo
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# Guardar el modelo en un archivo
model.save("ruta/del/modelo")
```

Archivo "load_and_predict_model.py" (para cargar el modelo entrenado y hacer predicciones):

```python
import tensorflow as tf

# Cargar el modelo desde el archivo
model = tf.keras.models.load_model("ruta/del/modelo")

# Datos de prueba (ejemplo ficticio)
x_test = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]

# Hacer predicciones en los nuevos datos
predictions = model.predict(x_test)

# Imprimir las predicciones
for i in range(len(x_test)):
    print("Entrada:", x_test[i], "Predicción:", predictions[i])
```

Asegúrate de reemplazar "ruta/del/modelo" con la ubicación y el nombre de archivo adecuados donde deseas guardar y cargar el modelo.

El archivo "train_and_save_model.py" se utiliza para entrenar el modelo y guardarlo en el archivo especificado. El archivo "load_and_predict_model.py" se utiliza para cargar el modelo entrenado desde el archivo y hacer predicciones en los datos de prueba.

Recuerda que debes tener TensorFlow instalado en tu entorno para ejecutar estos archivos. Además, asegúrate de tener los datos de entrenamiento y prueba adecuados para tu problema específico, ya que el ejemplo proporcionado utiliza datos ficticios para fines ilustrativos.
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