jupyter notebook环境问题
在tensorflow环境下，服务不可用
500 : Internal Server Error was fixed.
solution： pip install –upgrade jupyterhub
pip install –upgrade –user nbconvert
测试集数据加载使用tf.train.slice_input_producer遇到的问题
tf.train.slice_input_producer将数据加载到队列中，想要设置测试一次只取1 epoch，但设置epoch=1时加载完一次后它就空载了，不再循环。 而不设置epoch，如果测试集无法整除batch_size,此函数会循环测试集取值，导致测试的预测label数多于测试集数据。
暂时解决方案： batch_size数设置为测试集数据大小。
TypeError: The value of a feed cannot be a tf.Tensor object.
solution： 改成其他格式
在循环里面定义tf.函数会导致显存爆炸，
原因：其在显存中不停占用新空间，而不是把同样内容的东西覆盖 解决办法：不在循环中定义tf函数， 并在加入sess.graph.finalize()，固定图，使其不再添加新的变量
