import tensorflow as tf

    model ：dict，里面包含模型的参数，损失函数，自变量，应变量
    """
    np.random.seed(1024)
    # 定义自变量和应变量
    x = tf.placeholder(tf.float64, shape=[None, dimension], name='x')
    ## 将被预测值写成矩阵形式，会极大加快速度
    y = tf.placeholder(tf.float64, shape=[None, 1], name="y")
    # 定义参数估计值和预测值
    betaPred = tf.Variable(np.random.random([dimension, 1]))
    yPred = tf.matmul(x, betaPred, name="y_pred")
    # 定义损失函数
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(yPred - y))
