import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf

# 生成数据集
x = np.linspace(-1,1,100)
y = x**2+np.random.randn(100)*0.05

# 定义网络架构
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10,input_shape=(1,),activation="elu"),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

#设置训练参数
model.compile(
    optimizer="adam",
    loss="mse"
)

#训练并查看训练进度
history = model.fit(x,y,epochs=5000)
y_predict = model.predict(x)

plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,y_predict,'r')
plt.show()

最后的训练效果：