设计一个具有5个隐藏层的神经网络，每层具有20个神经元，并使用ReLU作为激活函数。
以下是一个具有5个隐藏层和每层20个神经元的神经网络：

```python
import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    # 第一层隐藏层，20个神经元，输入形状为(input_shape,)
    tf.keras.layers.Dense(20, activation='relu', input_shape=(input_shape,)),
    
    # 第二个隐藏层，20个神经元
    tf.keras.layers.Dense(20, activation='relu'),
    
    # 第三个隐藏层，20个神经元
    tf.keras.layers.Dense(20, activation='relu'),
    
    # 第四个隐藏层，20个神经元
    tf.keras.layers.Dense(20, activation='relu'),
    
    # 第五个隐藏层，20个神经元
    tf.keras.layers.Dense(20, activation='relu'),
    
    # 输出层
    tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])
```

其中，`num_classes`是输出类别的数量，它由具体问题而定。例如，对于二元分类问题，`num_classes=2`；对于多元分类问题，`num_classes`等于类别数量。