1.使用numpy生成随机数
import numpy as np seed = 23455 rng = np.random.RandomState(seed) X = rng.rand(32,2) Y = [[int(x0 + x1 < 1)] for (x0, x1) in X]Point：
Y = [[int(x0 + x1 < 1)] for (x0, x1) in X]
实现了
1.遍历，取数
2.实现判断
3.返回逻辑值
2.每次输入8组数据，分批送入，定位的起始标签
接下来，start作为数组的指针，就可以依次来定位起始点
0-7
8-15
16-23
24-31
0-7
start = (i*BATCH_SIZE) % 32 end = start + BATCH_SIZE # 这里的数组指针标签是前闭后开，所以 + BATCH_SIZE 刚刚好 sess.run(train_step, feed_dict={x:X[start:end], y_:Y[start:end]})3.在多维度定义输出的时候，可以用%a/&b/%c任意字母将后面的输出打印，有几个百分号就顺序对应几个输出
print("After %d training steps, loss_mse on all data is %g" % (i, total_loss))
