记录Tensorflow的Cifar10图像分类示例几个错误和注意点

一些因为版本不同引起的问题，报错就google就基本都可以解决，不在此细述。
Tensorflow中文社区·卷积神经网络：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/deep_cnn.html
Cifar10下载地址：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

选择其中的python版本即可，下载下来是六个二进制的文件，程序里有进一步的处理，不用管格式问题。

首先在cifar_train.py里主函数部分就有个小bug，对数据的处理是这样的：

def main(argv=None):  # pylint: disable=unused-argument
  cifar10.maybe_download_and_extract()
  if gfile.Exists(FLAGS.train_dir):
    print("data is existing, now start training...")
    gfile.DeleteRecursively(FLAGS.train_dir)
  gfile.MakeDirs(FLAGS.train_dir)
  train()

gfile.DeleteRecursively(FLAGS.train_dir)是什么意思，如果存在数据文件就把它删掉？？？就很难过，主要是为了使用方便，不要每次出点问题重新运行的时候就要重新下载数据，所以把这个语句注释掉就可以了

cifar10_input.py中：
def distorted_inputs(data_dir, batch_size):
……
# Randomly crop a [height, width] section of the image.
distorted_image = tf.random_crop(reshaped_image, [height, width])
改为：
distorted_image = tf.random_crop(reshaped_image, [height, width, 3])

否则会报错：

cifar10.py中：
def loss(logits, labels):
concated = tf.concat(1, [indices, sparse_labels])
改为：
concated = tf.concat([indices, sparse_labels], 1)
否则报错：

不过这个好像是版本问题