使用指南：
1.使用get_mnist_data.py获取tensorflow官方的mnist数据，解析并保存为jpg格式的图片和txt格式的标签。针对不同模型，图片的尺寸需要改变。
2.使用writeTFRecord.py把图片和标签写入tfrecord数据文件，使用tfrecord是一种比较通用、高效的数据读取方法，是tensorflow官方推荐的标准格式。tfrecord数据文件是一种将图像数据和标签统一存储的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储等。
3.使用各类模型读取相应的tfrecord数据文件，查看训练效果。
18-04-23 基于tensorflow官方的mnist数据，实现了图片标签数据向tfrecord的转换。对mnist数据集使用LeNet模型。
18-04-27 修改部分代码。
18-04-28 修改部分代码。对mnist数据集使用AlexNet模型。对mnist数据集使用VGG-16模型