搭建一個基本的 TensorFlow 模型的步驟如下：
import tensorflow as tf
準備數據集： 準備訓練數據集和測試數據集，通常是將數據集加載到 TensorFlow 的數據結構中，比如 TensorFlow 的 Dataset。
定義模型架構： 定義模型的輸入層、隱藏層和輸出層的結構，可以使用 TensorFlow 的高級 API，如 Keras，也可以直接使用 TensorFlow 的底層 API。
編譯模型： 編譯模型，設置優化器、損失函數和評估指標。
訓練模型： 使用訓練數據集來訓練模型，可以使用 model.fit() 方法。
評估模型： 使用測試數據集來評估模型的性能，可以使用 model.evaluate() 方法。
使用模型進行預測： 使用訓練好的模型來進行新數據的預測，可以使用 model.predict() 方法。
以上是簡單的 TensorFlow 模型搭建步驟，實際應用中可能會有更復雜的模型結構和訓練過程。
