设计一个全连接神经网络输入维度为20000输出维度为9984某个隐藏层具有30个神经元实现压缩功能。

以下是一个简单的全连接神经网络的设计，其中包含一个隐藏层，具有30个神经元：

输入层：20000个神经元 隐藏层：30个神经元（使用ReLU激活函数） 输出层：9984个神经元（使用softmax激活函数）

代码实现：

import tensorflow as tf

# 设置输入和输出维度
input_dim = 20000
output_dim = 9984

# 定义输入和输出占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, input_dim])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, output_dim])

# 定义隐藏层
hidden_dim = 30
W1 = tf.Variable(tf.random_normal([input_dim, hidden_dim]))
b1 = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_dim]))
hidden_layer = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(x, W1), b1))

# 定义输出层
W2 = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_dim, output_dim]))
b2 = tf.Variable(tf.random_normal([output_dim]))
output_layer = tf.nn.softmax(tf.add(tf.matmul(hidden_layer, W2), b2))

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=output_layer, labels=y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss)

# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    # 迭代训练
    for epoch in range(num_epochs):
        # 获取数据
        batch_x, batch_y = next_batch(batch_size, train_x, train_y)
        # 运行优化器
        _, c = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
        print('Epoch:', (epoch+1), 'Cost:', c)
    # 评估模型
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(output_layer, 1), tf.argmax(y, 1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
    acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: test_x, y: test_y})
    print('Accuracy:', acc)

在代码中，我们使用ReLU作为隐藏层的激活函数，softmax作为输出层的激活函数，并使用交叉熵作为损失函数。我们使用Adam优化器来最小化损失函数。