```
import * as tf from '@tensorflow/tfjs-node'；

// 入力テンソルの次元を決定する (batchSize = 1, inputSize = 1)
const inputShape = [1, 1]；

// モデルの定義
const model = tf.sequential()；
model.add(tf.layers.dense({
    units: 2, // 出力ニューロンの数
    inputShape: inputShape, // 入力テンソルの次元数
    activation: 'softmax' // 活性化関数
}));

// モデルをコンパイルする
model.compile({
    optimiser: 'sgd'、
    loss: 'categoricalCrossentropy'、
    metrics: ['accuracy'］
});

// 入力データを定義する
const input = tf.tensor2d([5], inputShape)；

// 結果を予測する
model.predict(input).print()；
```

この例では、tf.layers.dense関数を用いて単層モデルを定義し、出力ニューロンの数、入力テンソルの次元数、活性化関数を受け取る。そして、sgdオプティマイザ、categoricalCrossentropy損失関数、accuracyメトリックを使ってモデルをコンパイルする。

モデルをテストするために、入力データを1つの数値からなる入力テンソルと定義する。そして、predict メソッドを使用して、入力データに基づくモデルの予測値を取得します。結果は print() メソッドを使ってコンソールに出力されます。

この例では、入力として1つの数値だけを使用していますが、入力テンソルの次元を簡単に変更して、数値の配列をモデルに取り込むことができます。
import * as tf from '@tensorflow/tfjs-node';

// Определяем размерность входного тензора (batchSize = 1, inputSize = 1)
const inputShape = [1, 1];

// Определяем модель
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({
    units: 2, // Количество выходных нейронов
    inputShape: inputShape, // Размерность входного тензора
    activation: 'softmax' // Функция активации
}));

// Компилируем модель
model.compile({
    optimizer: 'sgd',
    loss: 'categoricalCrossentropy',
    metrics: ['accuracy']
});

// Определяем входные данные
const input = tf.tensor2d([5], inputShape);

// Предсказываем результат
model.predict(input).print();

В этом примере мы определяем модель с одним слоем, используя функцию tf.layers.dense, которая принимает количество выходных нейронов, размерность входного тензора и функцию активации. Затем мы компилируем модель, используя оптимизатор sgd, функцию потерь categoricalCrossentropy и метрику accuracy.

Для тестирования модели мы определяем входные данные в виде тензора input, который состоит из одного числа. Затем мы используем метод predict для получения предсказаний модели на основе входных данных. Результат выводится в консоль с помощью метода print().

Обратите внимание, что в этом примере мы используем только одно число в качестве входных данных, но вы можете легко изменить размерность входного тензора, чтобы принимать в модель массивы чисел.