[Bug集合]InvalidArgumentError (see above for traceback): targets[0] is out of range

常见入门问题，在拷贝修改别人程序时一定概率出现。
原因：你一定是改了　神经网络输出层神经元个数　或　给予神经网络的训练集的标签数目　其中的一种，使得两者不匹配。
比如我拷贝了一个猫狗大战的程序改，结果数据集分了10类，但神经网络层输出神经元还是两个（原猫和狗），结果不匹配了。
如：

def inference(images, batch_size, n_classes,keep_prob):  
    conv1 = tf.layers.conv2d(images,6,3,1,'valid',activation=tf.nn.relu)  
    pool1 = tf.layers.max_pooling2d(conv1, 2, 2)
    conv2 = tf.layers.conv2d(pool1, 16, 3, 1, 'valid', activation=tf.nn.relu)
    pool2 = tf.layers.max_pooling2d(conv2, 2, 2)
    reshape = tf.reshape(pool2, shape=[batch_size, -1])
    local3 = tf.layers.dense(reshape, 400)
    local4 = tf.layers.dense(local3, 400) 
    h_drop = tf.nn.dropout(local4, keep_prob)
    softmax_linear = tf.layers.dense(h_drop, n_classes)
    return softmax_linear

这是一段神经网络的搭建，其中n_classes是输出类别，也就是输出神经元个数。
而训练集可能是手写体，可能是cifar-10。结果类别为10和n_classes不匹配。