1. float32
查看各个张量(即每一层的输入输出，一般输入类型对了，输出类型也对)是否为float32，Tensorflow在GPU上不能处理float64的tensor，因此我们需要确保每个tensor为float32位。
注意
np.ones 和 np.zeros 都默认为float64位.
astype: 转换np.array的数据类型 a.dtype: 输出a的数据类型
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import numpy as np
a = np.ones((2, 2)).astype('float32')
print(a.dtype)
2. 注意算法的时间复杂度
看看你的程序里，数据预处理部分，是不是有特别 “笨重” 的部分，比如说: 两个for循环遍历数据 … 😭 我的就是因为这个浪费我两天时间，我一直还以为是tensorflow的版本问题, 年轻了…
