text: # Get Python six functionality:
  from __future__ import\
      absolute_import, print_function, division, unicode_literals
  
  
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  import numpy as np
  
  from .... import backend
  
  from . import helper
  
  
  __all__ = [
      "mlp2",
      "mlp3",
  ]
  
  
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  def _mlp(n_layers):
      input_shape = (1, 2)
      data = np.random.rand(*input_shape)
  
      if backend.name() == "tensorflow":
          layers = backend.keras.layers
  
          inputs = layers.Input(shape=input_shape[1:])
          tmp = inputs
          for i in range(n_layers-1):
              tmp = layers.Dense(units=2, activation="relu")(tmp)
          outputs = layers.Dense(units=1, activation="linear")(tmp)
          model = helper.build_keras_model(inputs, outputs)
      else:
          raise NotImplementedError()
  
      return model, data
  
  
  def mlp2():
      return _mlp(2)
  
  
  def mlp3():
      return _mlp(3)
  