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我目前正在尝试 Tensorflow。这里我有一个近似根函数的例子。这仍然相对简单，因为输入和输出是“浮点”值。

from tensorflow import keras
import numpy as np

model = keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])
model.add(keras.layers.Dense(100))
model.add(keras.layers.Dense(100))
model.add(keras.layers.Dense(1))
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

xs = np.array([2.0, 5.0, 7.0, 9.0, 6.0, 4.0], dtype=float)
ys = np.array([1.41, 2.23, 2.64, 3.0, 2.44, 2.0], dtype=float)

model.fit(xs, ys, epochs=200)

print(model.predict([8.0]))

但是如何创建一个以数组作为输入和输出的简单网络呢？例如：

xs = [[1,3,4,5] , [9,2,3,4]]
ys = [[22,13,9,20] , [38,36,31,22]]