9.3节分布式计算，在三个服务器上同时启动，为什么会一直等待CreateSession still waiting for response from worker: /job:ps/replica:0/task:0，希望高手解答下？
162页中使用的数据集原网站上没有
原书第65页中间“注意这里使用的是不放回抽样，所以并不能保证每个样本被抽到并参与训练。”，应该是有放回抽样吧？事实上在第64页定义的函数 get_random_block_block_from_data(data,batch_size) 就是有放回抽样函数，之后在65页的training_epochs中调用时，也没有把之前训练时选到的data剔除掉，所以我认为应该是有放回抽样，但是这样又会与第64页函数 get_random_block_block_from_data(data,batch_size) 前面的说明文字“这属于不放回抽样，可以提高数据的利用效率”矛盾。
您好，请问:在127页的inception_v3_base函数里，第一个定义的net，运行会报错。报错信息:the ‘kernel_size’ argument must be a tuple of 1 intergers. Received: [3,3]。 我的Tf版本1.0.0-rc0，python版本3.5.2。 期待您的回复
对了，系统是ubuntu 16.04 LTS
发现bug了，原来是生成inputs的那个3写错了位置
原书里面124-125页表6-1 Inception-v3网络结构如果对照后面提供的源代码看的话，貌似有些错误：卷积池化有的顺序不对。输入尺寸也有地方不符合，按照书里作者提供的代码，我试着整理了一份。
9.3节分布式计算，在三个服务器上同时启动，为什么会一直等待CreateSession still waiting for response from worker: /job:ps/replica:0/task:0，希望高手解答下？
162页中使用的数据集原网站上没有
原书第65页中间“注意这里使用的是不放回抽样，所以并不能保证每个样本被抽到并参与训练。”，应该是有放回抽样吧？事实上在第64页定义的函数 get_random_block_block_from_data(data,batch_size) 就是有放回抽样函数，之后在65页的training_epochs中调用时，也没有把之前训练时选到的data剔除掉，所以我认为应该是有放回抽样，但是这样又会与第64页函数 get_random_block_block_from_data(data,batch_size) 前面的说明文字“这属于不放回抽样，可以提高数据的利用效率”矛盾。
您好，请问:在127页的inception_v3_base函数里，第一个定义的net，运行会报错。报错信息:the ‘kernel_size’ argument must be a tuple of 1 intergers. Received: [3,3]。 我的Tf版本1.0.0-rc0，python版本3.5.2。 期待您的回复
原书里面124-125页表6-1 Inception-v3网络结构如果对照后面提供的源代码看的话，貌似有些错误：卷积池化有的顺序不对。输入尺寸也有地方不符合，按照书里作者提供的代码，我试着整理了一份。
