使用提供的数据集创建一个线性回归模型，框架为Tensorflow。


提供一个包含1000个数字的数据集。应将数据集分为训练集和测试集，训练集应占70%，测试集应占30%。应在Tensorflow框架中创建一个线性回归模型，用于预测输入值。
以下是一种创建线性回归模型并在Tensorflow框架中进行训练和测试的基本方法：

1. 导入必要的库：

```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
import random
```

2. 创建一个包含1,000个数字的数据集并将其分为训练集和测试集：

```python
data = np.array([random.uniform(0, 100) for i in range(1000)])
train_data = data[:700]
test_data = data[700:]
```

3. 准备输入数据和目标数据，并将它们转换为张量：

```python
x_train = tf.constant(train_data[:-1], shape=[len(train_data)-1, 1], dtype=tf.float32)
y_train = tf.constant(train_data[1:], shape=[len(train_data)-1, 1], dtype=tf.float32)
x_test = tf.constant(test_data[:-1], shape=[len(test_data)-1, 1], dtype=tf.float32)
y_test = tf.constant(test_data[1:], shape=[len(test_data)-1, 1], dtype=tf.float32)
```

4. 创建一个变量和一个占位符作为模型的参数：

```python
W = tf.Variable(tf.zeros([1,1]))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
x_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1])
```

5. 定义损失函数和优化器：

```python
y_predicted = tf.matmul(x_placeholder, W) + b
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_predicted - y_train))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.001)
train = optimizer.minimize(loss)
```

6. 训练模型：

```python
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)

for i in range(100):
    sess.run(train, feed_dict={x_placeholder: x_train})
    if i % 10 == 0:
        print('Step: %d, Loss: %f' % (i, sess.run(loss, feed_dict={x_placeholder: x_train})))

```

7. 使用测试集评估模型：

```python
test_loss = sess.run(loss, feed_dict={x_placeholder: x_test})
print('Test Loss: %f' % test_loss)
```

这个代码片段实现了通过Tensorflow创建一个简单的线性回归模型的过程，其中使用随机生成的数据集进行训练和测试。可以根据需要修改它来适应任何其他数据集和模型要求。