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Python定义网络是指使用Python语言编写代码，定义一个神经网络模型的结构和参数，并使用该模型来对数据进行训练和预测。

在Python中，可以使用各种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）来定义神经网络。一般来说，定义神经网络需要指定以下几个方面：

1. 网络层的类型和数量：根据任务需要选择不同类型的网络层，并确定网络的层数。
2. 每个网络层的参数：例如每个卷积层的滤波器大小、步长、填充方式等。
3. 激活函数的类型：激活函数用于引入非线性性，常见的有ReLU、sigmoid、tanh等。
4. 损失函数的类型：损失函数用于评估模型预测结果与真实标签之间的误差，常见的有交叉熵、均方误差等。
5. 优化算法的类型和参数：优化算法用于更新模型参数，常见的有随机梯度下降、Adam等。

下面是一个使用TensorFlow框架定义一个简单的全连接神经网络的例子：

python
import tensorflow as tf

# 定义输入占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784))
y_true = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 10))

# 定义网络结构
hidden_layer = tf.layers.dense(x, 256, activation=tf.nn.relu)
logits = tf.layers.dense(hidden_layer, 10)

# 定义损失函数和优化算法
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=logits, labels=y_true))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)

# 定义评估指标
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.argmax(y_true, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))


在上面的代码中，我们首先定义了输入占位符x和y_true，分别表示输入数据和真实标签。然后，我们使用tf.layers.dense函数定义了一个含有256个神经元的隐藏层和一个含有10个神经元的输出层，并分别使用ReLU激活函数和softmax损失函数。

接着，我们使用Adam优化算法最小化损失函数，并计算模型的准确率作为评估指标。