封装 TensorFlow 算法的步骤如下：
定义模型架构：首先要定义神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量、激活函数等信息。
定义损失函数：选择适当的损失函数来评估模型的性能，常见的损失函数包括均方误差、交叉熵等。
选择优化器：选择合适的优化算法，如随机梯度下降（SGD）、Adam 等来更新模型参数，以最小化损失函数。
定义评估指标：选择适当的评估指标来评估模型的性能，如准确率、精确度、召回率等。
训练模型：使用训练数据集对模型进行训练，不断调整模型参数以降低损失函数。
评估模型：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，根据设置的评估指标来评估模型的性能。
部署模型：将训练好的模型部署到生产环境中，用于实际的预测任务。
持续优化：根据模型在生产环境中的表现，不断优化模型的性能，以提高预测准确率和效率。
