请基于python环境，编写深度学习，预测曲线回归问题的代码

这是一个模板代码，可以作为深度学习模型进行曲线回归预测的参考：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 准备数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = load_data()

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(x_train.shape[1],)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001), loss='mean_squared_error', metrics=['mean_absolute_error'])

# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x_test)

需要注意的是，在这段代码中，你需要自己实现 `load_data()` 函数，用来载入训练数据和测试数据。训练数据和测试数据应该都是 numpy 数组的形式，其中 x 是输入数据，y 是标签。

在这段代码中，我们使用了一个简单的深度学习模型，包含了两层全连接层，每层包含了 64 个单元。我们使用 Adam 优化器，并使用均方误差作为损失函数，并计算平均绝对误差作为评估指标。

在训练模型的时候，我们使