封裝 TensorFlow 算法的步驟如下：
定義模型架構：首先要定義神經網絡的結構，包括輸入層、隱藏層和輸出層的神經元數量、激活函數等信息。
定義損失函數：選擇適當的損失函數來評估模型的性能，常見的損失函數包括均方誤差、交叉熵等。
選擇優化器：選擇合適的優化算法，如隨機梯度下降（SGD）、Adam 等來更新模型參數，以最小化損失函數。
定義評估指標：選擇適當的評估指標來評估模型的性能，如準確率、精確度、召回率等。
訓練模型：使用訓練數據集對模型進行訓練，不斷調整模型參數以降低損失函數。
評估模型：使用測試數據集對訓練好的模型進行評估，根據設置的評估指標來評估模型的性能。
部署模型：將訓練好的模型部署到生產環境中，用于實際的預測任務。
持續優化：根據模型在生產環境中的表現，不斷優化模型的性能，以提高預測準確率和效率。
