#L44- cod extragere regului din date
# Datele antreneaza o retea neuronala  care va extrage o formula
# Aceasta se va utiliza la predictii

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np

# 1. Datele (input -> output)
x = np.array([-1, 0, 1, 2, 3, 4], dtype=float)
y = np.array([ -1, 1, 3, 5, 7, 9], dtype=float)  # relația: y = 2x + 1

# 2. Definirea modelului (o rețea cu un singur neuron)
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

# 3. Compilarea modelului
model.compile(optimizer="sgd", loss="mean_squared_error")

# 4. Antrenarea
model.fit(x, y, epochs=200, verbose=0)   # 200 treceri
# 5. Predicții
print("Rezultat predictie:")
print(model.predict(np.array([2.34])))

# 6. Salvare model
#model.save("modelul_meu.keras")
# 7.
# Reîncărcare
#from tensorflow import keras
# model_reloaded = keras.models.load_model("modelul_meu.keras")