area=pi*r^2 :使用什么损失/优化器函数，为什么下面的损失函数不能预测？

对于这个问答内容，我们可以从以下几个方面进行解答：

1. 问题解析：这个问题给出了一个数学表达式"area=pi*r^2"，并要求使用什么损失/优化器函数来预测该表达式。同时还提到下面的损失函数不能预测，说明该问题涉及到机器学习/深度学习模型的训练和优化。
2. 损失函数选择：对于回归问题，可以选择均方误差(Mean Square Error, MSE)作为损失函数。MSE计算了预测值与真实值之间的差异，并求取其平方的平均值。对于给定的数据集，优化器函数的目标就是最小化MSE，使预测值与真实值的差异尽可能小。
3. 为什么下面的损失函数不能预测：根据问题描述，下面的损失函数无法预测，可能有以下几个原因：
4. a) 损失函数的定义与目标不符：下面的损失函数可能与问题的定义不一致，无法准确衡量预测值与真实值之间的差异。
5. b) 损失函数的导数不可导或不稳定：在使用优化器函数进行模型训练时，需要计算损失函数的导数。如果下面的损失函数不可导或导数不稳定，可能导致优化器无法正常更新模型参数，进而无法预测。
6. c) 数据不适用于该损失函数：某些损失函数可能对数据的特征有一定的要求，例如数据的分布、量级等。如果数据不满足该要求，下面的损失函数可能无法有效预测。

综上所述，根据问题给出的信息，我们可以选择均方误差(MSE)作为损失函数进行预测，并提到下面的损失函数不能预测的可能原因。请注意，根据问题要求，我们不能提及云计算品牌商，因此无法提供腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。