TensorFlow 示例摄氏度到华氏度的转换（二）

这是一个完整的神经网络实现，用于将摄氏度转换为华氏度。下面，我会逐步描述各个步骤，并提供完整代码。

1. 数据准备与预处理

在这部分，我们准备了摄氏度（features）与对应的华氏度（labels）数据。这些数据将作为输入和输出提供给神经网络。我们还需要将输入数据的形状调整为二维数组 (N, 1)，因为 TensorFlow 要求输入数据的形状为二维。
这些数据表示摄氏度到华氏度的转换公式：华氏度 = 摄氏度 × 9/5 + 32

features = np.array([-50, -40, -10, 0, 8, 22, 35, 45, 55, 65, 75, 95], dtype=float)
labels = np.array([-58.0, -40.0, 14.0, 32.0, 46.4, 71.6, 95.0, 113.0, 131.0, 149.0, 167.0, 203.0], dtype=float)

2. 构建模型

我们使用 tf.keras.Sequential 创建一个简单的神经网络模型。该模型包含一个层，即 Dense 层，它表示一个全连接层。这个层的输入是一个数值（摄氏度），输出一个数值（华氏度）。

layer = tf.keras.