tensorflow环境各种属性错误怎么解决

1.出现的问题：
tensorflow.python.framework.errors.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value Variable
运行sess.run()前要记得初始化所有的变量：
init_op = tf.initialize_local_variables() sess.run(init_op)
2.类似Cannot feed value of shape (500,) for Tensor ' *', which has shape '(?, 500)'的问题。
这种一般是给的数据的shape不匹配问题，一维的tensor数据TensorFlow给出的shape会类似（?,500），在确认传入数据无误的情况下，只要reshape成（1,500）就可以，当然你也可以确定1维的维度，然后另1维直接写-1就好了，TensorFlow会自动帮你计算。
inference_correct_prediction_value = sess.run(inference_correct_prediction, feed_dict={inference_op1: np.reshape(inference_op_value, (1,-1))})

3.在训练过程中，每次运行sess.run(x)时的返回结果不一样。
Tensorflow中如果直接打印tensor对象，会输出tensor对象的一些属性信息，而不是直接给出tensor对象的值：
tensorflow.python.ops.variables.Variable object at 0x4c63f90>