Para crear una red neuronal sencilla en Python usando Keras que pueda entrenar con datos, se pueden seguir los siguientes pasos:

1. Importar las librerías necesarias, incluyendo Keras y NumPy.
2. Definir la arquitectura de la red neuronal, incluyendo el número de capas y neuronas en cada capa.
3. Compilar el modelo, especificando la función de pérdida y el optimizador.
4. Entrenar el modelo con los datos de entrada, especificando el número de épocas y el tamaño del lote.
5. Evaluar el modelo con los datos de prueba.

Aquí hay un ejemplo de cómo se puede hacer esto en Python usando Keras:

```python
import os
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# Definir la arquitectura de la red neuronal
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(100,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# Compilar el modelo
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# Entrenar el modelo con los datos de entrada
data_dir = '/path/to/data/directory'
for filename in os.listdir(data_dir):
    if filename.endswith('.txt'):
        filepath = os.path.join(data_dir, filename)
        data = np.loadtxt(filepath)
        X = data[:, :-1]
        y = data[:, -1]
        model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32)

# Evaluar el modelo con los datos de prueba
test_data = np.loadtxt('/path/to/test/data.txt')
X_test = test_data[:, :-1]
y_test = test_data[:, -1]
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test loss:', loss)
print('Test accuracy:', accuracy)
```

Este ejemplo define una red neuronal con una capa oculta de 32 neuronas y una capa de salida con una sola neurona. La función de activación de la capa oculta es ReLU y la función de activación de la capa de salida es sigmoide. El modelo se compila con la función de pérdida de entropía cruzada binaria y el optimizador Adam. Luego, el modelo se entrena con los datos de entrada, que se cargan desde varios archivos de texto en un directorio. Finalmente, el modelo se evalúa con los datos de prueba y se imprime la pérdida y la precisión de la prueba.
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