import tensorflow as tf
import numpy as np
#添加一层inputs输入的数据，in_size为输入节点数，out_size为输出节点数，下一个为激励函数
def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):
    Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))   #权重
    biases=tf.Variable(tf.zeros([1,out_size]+0.1))              #偏移量
    Wx_plus_b=tf.matmul(inputs,Weights)+biases                  #计算公式
    if activation_function is None:                             #是否用激励函数
	outputs=Wx_plus_b
    else:
	outputs=activation_function(Wx_plus_b)
    return outputs

x_data=http://www.mamicode.com/np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis]                 #初始输入值>