解决TensorFlow多次运行神经网络冲突的问题
问题来源：为了验证神经网络的稳定性，我把数据集随机划分了10次（每次都有训练集和测试集），那怎么让神经网络自动跑十次，得出平均准确率呢？即如何让用tf搭建的神经网络在多个数据集中依次训练？
如果只是简单的加for循环：
会导致如下错误：
ValueError: Variable InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/weights already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope? Originally defined at:
因为tf是有默认计算图的，只能有一个，这样等于启动很多个计算图，就会冲突报错。
解决办法：
tf.reset_default_graph()
加上这句语句就可以重新初始化，避免冲突，能成功多次运行神经网络了。