在PaddlePaddle中定义和训练神经网络模型的过程如下：
定义神经网络模型：首先要定义一个神经网络模型，可以使用PaddlePaddle提供的各种API来构建网络结构，例如paddle.static.Input、paddle.static.nn.fc等。通过构建不同层的网络结构，可以搭建一个完整的神经网络模型。
定义损失函数：在训练神经网络模型时，需要定义一个损失函数来衡量模型的输出与真实标签之间的差异，常用的损失函数包括交叉熵损失函数、均方误差损失函数等。
定义优化算法：选择合适的优化算法来调整模型参数以减小损失函数，常用的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam等。
编译训练程序：将定义的神经网络模型、损失函数和优化算法编译为PaddlePaddle的训练程序，可以使用paddle.optimizer设置优化算法和学习率等参数。
创建数据读取器：准备训练数据并创建数据读取器，可以使用paddle.io.DataLoader加载数据集并进行batch训练。
训练模型：使用paddle.static.Executor执行编译好的训练程序，在每个epoch中迭代训练数据，并更新模型参数以最小化损失函数。
评估模型：训练完成后，可以使用测试数据对模型进行评估，计算准确率、精确度等指标来评估模型的性能。
通过以上步骤，可以在PaddlePaddle中定义并训练一个神经网络模型。在实际应用中，还可以进行模型调参、模型保存和加载等操作以进一步提高模型性能和可用性。