在TensorFlow中，构建神经网络模型的过程包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指将输入数据通过神经网络模型，一层一层地计算得到输出结果的过程。在这个过程中，需要定义神经网络的结构和参数，并且实现数据在网络中的传递和计算。

以下是一个简单的示例，展示如何在TensorFlow中构建一个简单的全连接神经网络模型进行前向传播：

import tensorflow as tf

# 定义输入和输出数据的placeholder
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, input_size), name='x')
y_true = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, output_size), name='y_true')

# 定义神经网络的参数
hidden_size = 100
W1 = tf.Variable(tf.random_normal([input_size, hidden_size]), name='W1')
b1 = tf.Variable(tf.zeros([hidden_size]), name='b1')
W2 = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_size, output_size]), name='W2')
b2 = tf.Variable(tf.zeros([output_size]), name='b2')

# 定义神经网络的结构
hidden_layer = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W1) + b1)
output_layer = tf.matmul(hidden_layer, W2) + b2

# 定义损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.square(output_layer - y_true))

# 定义优化器
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01)
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()

# 创建会话并运行模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    
    # 训练模型
    for i in range(num_epochs):
        _, current_loss = sess.run([train_op, loss], feed_dict={x: input_data, y_true: target_data})
        
        if i % 100 == 0:
            print(f'Epoch {i}, Loss: {current_loss}')
    
    # 使用模型进行预测
    predictions = sess.run(output_layer, feed_dict={x: test_data})

在以上代码中，首先我们定义了输入和输出数据的placeholder，然后定义了神经网络的参数和结构，包括隐藏层和输出层。接着定义了损失函数和优化器，最后创建会话并运行模型进行训练和预测。

需要注意的是，在实际应用中，可以根据具体问题的需求自定义神经网络的结构和参数，并根据训练数据的特点选择合适的损失函数和优化器。同时，可以通过调整学习率、批大小等超参数来优化模型的性能。