import tensorflow as tf // tensorflow api를 별칭tf를줘서 import해줌.
import numpy as np // numpy api를 별칭 np를줘서 import해줌.
from tensorflow.keras.models import Sequential //순차적 sequential을 import
from tensorflow.keras.layers import Dense
#1 데이터
x = np.array([1,2,3,4,5]) //1,2,3,4,5리스트를 x에추가
y = np.array([1,2,3,5,4]) //1,2,3,4,5리스트를 y에추가.
#2.모델구성
model = Sequential() //model에 Sequential()선언.
model.add(Dense(3,input_dim=1)) #1개들어가서 3개 //Input layer
model.add(Dense(5)) //Hidden layer
model.add(Dense(4)) //Hidden layer
model.add(Dense(2)) //Hidden layer
model.add(Dense(1)) //OUTPUT layer
#3.컴파일훈련
model.compile(loss='mae' , optimizer='adam') //컴파일을 loss 는 mae형태로 optimizer는 adam형태로 컴파일.
model.fit(x,y, epochs=2500) // model을 x,y로 입력받고 epochs = 훈련숫자
#4.평가,예측
results = model.predict([6]) //6번째 리스트로올 값을 예측해서 results변수에담기.
print('6의결과',results) //results값 출력.
