自有制TFRecord資料集，訓練神經網路出現的一個問題，及解決辦法。   錯誤現象： 資料訓練完成後，測試資料集正確率時，執行mnist_test.py檔案，出現錯誤程式碼

問題分析：顯示需測試資料10000，現有資料，推測可能是mnist.generateds生成的資料有問題。 回頭進入data資料夾，檢視生成的tfrecord，結果發現與同學正常執行產生的檔案一致。

 

 

生成資料沒問題，則可能出錯點在讀取資料上，檢視read_tfRecord()模組。 發現label單詞誤拼為lable，問題解決。  

  教訓：拼寫錯誤，以後安裝自動補全外掛，減少類似錯誤。