tensorflow add_addlayer 输入数据是啥

`add_layer`函数的输入数据是一个张量（Tensor），张量的维度是`[batch_size, in_size]`，其中`batch_size`表示输入数据的样本数量，`in_size`表示每个样本的特征数量。

在使用`add_layer`函数时，需要将输入数据作为函数的第一个参数传入。通常情况下，我们会使用TensorFlow的`placeholder`来占位输入数据，示例如下：

import tensorflow as tf

# 创建一个占位符 placeholder，用于输入数据
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, in_size])

# 使用 add_layer 函数创建神经网络层
hidden = add_layer(xs, in_size, out_size, activation_function=tf.nn.relu)

在这个示例中，`xs`是一个占位符，数据类型为`tf.float32`，形状为`[None, in_size]`，其中`None`表示样本数量可以是任意的，`in_size`表示每个样本的特征数量。我们可以通过给占位符传入实际的数据来填充它，示例如下：

import numpy as np

# 创建一个随机的输入数据
x_data = np.random.randn(100, in_size)

# 创建 TensorFlow 会话
sess = tf.Session()

# 运行神经网络，传入输入数据
result = sess.run(hidden, feed_dict={xs: x_data})

在这个示例中，我们使用`numpy`创建了一个随机的输入数据`x_data`，形状为`(100, in_size)`，其中`100`表示样本数量，`in_size`表示每个样本的特征数量。然后，我们创建了一个TensorFlow会话，使用`run`方法运行神经网络，并通过`feed_dict`参数将输入数据填充到占位符`xs`中。运行结果`result`是一个形状为`(100, out_size)`的张量，表示神经网络的输出。