correct = tf.nn.in_top_k(prediction, target, K):
K --- 表示每个样本的预测结果的前K个最大的数里面是否含有target中的值
prediction --- [batch_size,one_hot] 样本数量乘以预测的维度二维数组
target --- [batch_size] 长度为batch_size的一维数组
Return :
correct --- [batch_size]的bool类型的一维数组
function:
检测预测准确度，logits和labels的相等与否的数组：
Ps:
在python中矩阵等同于一个二维数组，shape=（a.b）
一维数组 shape = (a,) 或参数shape=(a)
