import tensorflow as tf

    return outputs


# 这个就是在tensorboard上可视化的时候的区别：
# 使用with tf.name_scope('inputs')可以将xs和ys包含进来
# 形成一个大的图层，图层的名字就是with tf.name_scope()方法里的参数。
with tf.name_scope('inputs'):

    xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name='x_input')  # 这个name的属性，也是为了使用tensorboard，添加上来的
    ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name='y_input')  # 同上

# add hidden layer
l1 = add_layer(xs, 1, 10, activation_function=tf.nn.relu,nameScope="layerTest1")

# add output layer
prediction = add_layer(l1, 10, 1, activation_function=None,nameScope="layerTest2")

sess = tf.Session()
