在学习《TensorFlow实战Google深度学习框架》这本书的时候，发现书上提供的代码有一些错误。原因是自己的TensorFlow的版本比较高，相对于书上的版本，一些API都变了，所以有些函数在书中的程序中是错误的，所以程序在运行的时候就会报错。

比如：第五章中完整的训练MNIST数据的神经网络模型的程序代码中，直接运行程序的话会遇到以下的错误。

首先：ValueError: Only call `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., logits=..., ...)

解决：这个原因就是因为这个函数的API发生变化了，要加labels 和logits

于是将代码改了：

把下面的这行代码

# 计算交叉熵及其平均值
cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(y,tf.argmax(y_, 1))

改成了

cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=tf.argmax(y_, 1))

然后继续运行.....

然后又出现新的错误，如下

2.ValueError: Rank mismatch: Rank of labels (received 2) should equal rank of logits minus 1 (received 1).

出现这个错误。

这个错的原因在于，计算交叉熵的时候，比较的两个概率分布放反了。

都知道交叉熵是衡量一个概率分布去表达另一个概率分布的难度，值越低越好。所以是用预测的结果去表达正确的标签。

也就是说上述代码中labels=tf.argmax(y_, 1)，logits=y。这样改正之后，问题就解决了。