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