loss = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction-ys))) var_list = model.trainable_variables train_step = tf.keras.optimizers.SGD(0.9).minimize(loss, var_list=var_list)有这个错误怎么改ValueError: Weights for model sequential have not yet been created. Weights are created when the Model is first called on inputs or `build()` is called with an `input_shape`.

这个错误通常是因为你在调用 `train_step` 时，模型的权重还没有被创建。你需要在调用 `train_step` 之前，先调用 `model.build(input_shape)` 方法或者通过传入一个样本数据来调用模型来创建模型的权重。如果你已经在其他地方创建了模型的权重，你可以尝试把 `train_step` 的调用放在创建权重之后。例如：

model.build(input_shape)
loss = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction-ys)))
var_list = model.trainable_variables 
train_step = tf.keras.optimizers.SGD(0.9).minimize(loss, var_list=var_list)

# 然后再调用 train_step

或者可以通过以下方式来创建模型的权重：

sample_input = tf.ones((1, input_shape))
sample_output = model(sample_input)

这样就可以创建模型的权重了。如果以上方法都不能解决你的问题，你可以尝试打印出模型的结构和参数等信息，以便更好地定位问题所在。