1.tf.clip_by_value
将一个张量中的数值限制在一个范围内
常用：避免一些运算错误（比如log0是无效的）
cross_entropy=-tf.reduce_mean(y_*tf.log(tf.clip_by_value(y,1e-10,1.0)))
2.tf.where()
where(condition, x=None, y=None,name=None)
condition:一个Tensor,数据类型为tf.bool类型
如果x、y均为空，那么返回condition中值为True的位置的Tensor：例如：x就是condition，y是返回值
如果x、y不为空，那么x、y必须有相同的形状。如果x、y是标量，那么condition参数也必须是标量。如果x、y是向量，那么condition必须和x的第一维有相同的形状或者和x形状一致
返回值：如果x、y不为空的话，返回值和x、y有相同的形状，如果condition对应位置值为True那么返回Tensor对应位置为x的值，否则为y的值.