1，

softmax_cross_entropy_with_logits

的中的logits=x*w+b，其中w应该是[nfeats,nclass],b是[nclass]是对输出的每个类上logits的修正？。 label 应该是[nsamples,nclass]（用np.concatenate([yy,1-yy],1)生成one hot）

例如，2分类问题,nclass就是2，

sparse_softmax_cross_entropy_with_logits

的的中的logits=x*w+b，其中w应该是[nfeats,nclass],b是[nclass]。而 label 应该是[nclass]

2

关于tfrecord

feats=batch_inputs()一定要在threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)的前面，测试的写到后面了，卡住了，非常难调试

3

关于feed_dict，由于tfrecord读入的值就是tenosr，所以不需要feed_dict，直接run[loss]就行了，例子见这个https://github.com/fword/TFrecordsBatch

他还feed一个空的字段，其实完全不需要

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