回答編集履歴
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タイポ
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ですので、普通は入力train_Xと出力train_Yを小さなまとまり（バッチ、と呼ばれます）に分割して、小さなステップでNNを最適化します。これは確率的
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ですので、普通は入力train_Xと出力train_Yを小さなまとまり（バッチ、と呼ばれます）に分割して、小さなステップでNNを最適化します。これは確率的勾配法と呼ばれます。その場合は例えばmkgreiさんが提示してくれたコードのようにfeed_dictに食わせるデータを変えながらsess.runを呼び出して行きますよ。
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追記
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意味があるかどうかは目的次第かと思います。例えd_train[[0,1,2,3,4,5,6]]を使ってd_train[[7]]だけにfitさせたいと言うであれば、載せていただいたコードはその目的にかなっています。ただ、こ
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意味があるかどうかは目的次第かと思います。例えd_train[[0,1,2,3,4,5,6]]を使ってd_train[[7]]だけにfitさせたいと言うであれば、載せていただいたコードはその目的にかなっています。ただ、これだと（仮にどりたも複数のデータセットだとしても）全てのデータを計算してから重みが一回だけ更新されるので、学習効率が悪いことが知られています。
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ですので、普通は入力train_Xと出力train_Yを小さなまとまり（バッチ、と呼ばれます）に分割して、小さなステップでNNを最適化します。これは確率的購買法と呼ばれます。その場合は例えばmkgreiさんが提示してくれたコードのようにfeed_dictに食わせるデータを変えながらsess.runを呼び出して行きますよ。
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