搭建一个基本的 TensorFlow 模型的步骤如下：
import tensorflow as tf
准备数据集： 准备训练数据集和测试数据集，通常是将数据集加载到 TensorFlow 的数据结构中，比如 TensorFlow 的 Dataset。
定义模型架构： 定义模型的输入层、隐藏层和输出层的结构，可以使用 TensorFlow 的高级 API，如 Keras，也可以直接使用 TensorFlow 的底层 API。
编译模型： 编译模型，设置优化器、损失函数和评估指标。
训练模型： 使用训练数据集来训练模型，可以使用 model.fit() 方法。
评估模型： 使用测试数据集来评估模型的性能，可以使用 model.evaluate() 方法。
使用模型进行预测： 使用训练好的模型来进行新数据的预测，可以使用 model.predict() 方法。
以上是简单的 TensorFlow 模型搭建步骤，实际应用中可能会有更复杂的模型结构和训练过程。
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import tensorflow as tf<...
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