预测用神经网络训练的简易案例
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简介：
本案例教程详细介绍了利用神经网络进行预测的基本方法和步骤，旨在帮助初学者理解并实践神经网络模型的构建与训练过程。
研一学生接到一个使用TensorFlow的任务，要求搭建简单的全连接神经网络，并根据几个影响洪水流量的因素来预测洪水流量。下面是代码示例：
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 定义数据形式
x_data = np.asarray([[84, 21.6, 4, 110, 2, 1410],
[29.5, 34, 2.27, 110, 3, 1770],
[152.5, 24.9, 1.95, 90.3, 3, 1360],
[40.1, 22.7, 2.67, 89.7, 3, 1133],
[110.6, 23.2, 1.11, 110, 1, 449],
[74, 9.5, 1.42,
```
代码中展示了如何定义输入数据，但后面的部分被截断了。
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