# perdiction prediction = add_layer(datays_nor_layer2, 20, 1, activation_function=None) # the error between prediction and real data loss = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction - ys))) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.9).minimize(loss) # train_step=tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(loss)这段代码含义

这段代码是在定义神经网络的预测、损失函数和优化器。`prediction` 是神经网络的输出，它的输入是第二层的输出 `datays_nor_layer2`，共有 20 个神经元，输出维度为 1，激活函数为 None，即输出层不进行激活。`loss` 是预测值 `prediction` 与真实值 `ys` 之间的均方根误差，它用于衡量模型的拟合程度。`train_step` 是使用梯度下降法最小化损失函数 `loss`，从而更新神经网络的权重和偏置。这里使用的学习率为 0.9。你还将注释掉的 `train_step` 是使用 Adam 优化器最小化损失函数，学习率为 1e-4。这样的神经网络可以用于解决一些简单的回归问题。