要从零开始编写一个神经网络、准备数据集以及编写代码，我们将以一个简单的任务为例：使用神经网络进行手写数字识别（使用MNIST数据集）。MNIST是一个广泛用于手写数字识别的数据集，包含了0到9的手写数字图像。

步骤 1: 数据集准备

首先，你需要下载MNIST数据集。在Python中，可以使用tensorflow或keras库方便地加载MNIST数据集。以下是一个使用keras加载MNIST数据集的示例：

python

from keras.datasets import mnist  

from keras.utils import to_categorical   

# 加载数据  

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()  

# 归一化图像数据  

train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255  

test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255  

  

# 将标签转换为one-hot编码  

train_labels = to_categorical(train_labels)  

test_labels = to_categorical(test_labels)

步骤 2: 构建神经网络

我们将使用keras的Sequential模型来构建一个简单的神经网络。这里使用两个卷积层，后跟两个全连接层，最后是softmax层用于分类。

python

from keras.models import Sequential  

from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense  

model = Sequential([  

    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),  

    MaxPooling2D(2, 2),  

    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),  

    MaxPooling2D(2, 2),  

    Flatten(),  

    Dense(128, activation='relu'),  

    Dense(10, activation='softmax')  

])  

  

model.compile(optimizer='adam',  

              loss='categorical_crossentropy',  

 

              metrics=['accuracy'])

步骤 3: 训练模型

现在，我们准备训练我们的模型。

python

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64)

步骤 4: 评估模型

使用测试集评估模型的性能。 

python

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)  

print(f'Test accuracy: {test_acc:.3f}')

步骤 5: 使用模型进行预测

python

# 预测第一个测试图像  

predictions = model.predict(test_images[:1])  

print(np.argmax(predictions[0]))  # 输出预测的数字

以上代码涵盖了从准备数据集到构建、训练、评估和使用神经网络模型的整个过程。请确保你安装了keras（如果你使用的是TensorFlow 2.x，它已经是TensorFlow的一部分）以及NumPy（如果你还需要处理numpy数组）。这只是一个基本的例子，实际中可能需要更多的优化和调整来提高模型的性能。

将数据集加载到神经网络中通常涉及几个步骤，这些步骤在大多数深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch等）中都是类似的。以下是一个通用的流程，以及在TensorFlow和PyTorch中如何实现的简要说明。

通用流程

1. 准备数据集：首先，你需要有一个数据集。这可以是图像、文本、时间序列等任何形式的数据。数据集通常被分为训练集、验证集和测试集。

2. 预处理数据：在将数据输入神经网络之前，通常需要进行一些预处理，如归一化、标准化、重塑数据形状等。

3. 加载数据：使用深度学习框架提供的数据加载工具或自定义的数据加载器来加载数据。

4. 创建神经网络模型：根据你的任务（如分类、回归、生成等）设计并构建神经网络模型。

5. 训练模型：使用训练数据训练你的神经网络模型。

6. 评估模型：使用验证集或测试集评估模型的性能。