学习TensorFlow的过程中最不缺的就是各种报错。痛定思痛，记录一下学习中遇到的错误~
文章目录
1. UnicodeDecodeError:‘gbk’ codec can’t decode byte 0xa3 in position 29: illegal multibyte sequence
在读入文件的时候容易出的错，Python 3 版本中直接在打开文件的时候指定编码方式为 utf-8 即可。也就是：
with open(filename, mode='r', encoding='utf-8')
2.TypeError: Failed to convert object of type <class ‘builtin_function_or_method’> to Tensor.
报错：
TypeError: Failed to convert object of type <class 'builtin_function_or_method'> to Tensor.
Contents: <built-in function input>. Consider casting elements to a supported type.
原因：
函数错误，应检查是否函数的输入有错误，我这里的错误是，写错了一个函数输入的名称（inputs 写成了 input, 这种错误关键还没有具体错误信息。。。泪目）
3.InvalidArgumentError: Shape must be rank 4 but is rank 1 for ‘Conv2D’ (op: ‘Conv2D’) with input shapes: [?,3,2,1], [4].
出现这种 InvalidArgumentError 的错误，一般都是矩阵的维度没有对整齐，直接查找相关的代码是否矩阵维度是否出现错误，在这里我出现的错误就是 放错了权重矩阵，其实这里后面的给出的矩阵维度信息还是很关键的，在这里的报错中说明应该是一个[a, b,c, d]的四维数组，但是我传入的数组信息是[a]一维的，直接查找相关的数组即可。
4.TypeError: unhashable type: ‘list’
在具体位置信息里，有这样的：
bias = tf.Variable(tf.constant(0.1, [num_class]))
错误的地方在于 [num_class] 的写法不对，这里我原本是想要按照这个shape进行初始化，但是查看一下文档就可以知道， tf.constant()的参数中，有两个类型是 any 的，所以会造成混淆，因此，要指定这个参数是shape