为什么tensorflow中的cnn教程不起作用？

可能的原因有以下几点：

1. 版本不兼容：TensorFlow是一个不断发展的开源框架，不同版本之间可能存在一些差异。如果教程是基于较旧的TensorFlow版本编写的，而你使用的是较新的版本，可能会导致代码不起作用。建议检查教程和你使用的TensorFlow版本之间的兼容性，并根据需要进行相应的调整。
2. 数据集问题：在使用卷积神经网络（CNN）进行训练时，数据集的质量和适用性非常重要。如果教程中提供的数据集与你的问题或应用场景不匹配，可能会导致训练不起作用。建议检查数据集的质量、大小和标签等方面，确保其适用于你的任务。
3. 参数设置不当：CNN的性能很大程度上取决于网络的结构和参数设置。如果教程中提供的网络结构或参数设置与你的问题不匹配，可能会导致训练不起作用。建议仔细检查教程中的网络结构、激活函数、优化器、学习率等参数设置，并根据需要进行相应的调整。
4. 训练过程问题：在训练CNN时，训练过程的设置和执行也非常重要。如果教程中提供的训练过程设置不当，例如错误的批量大小、训练轮数不足等，可能会导致训练不起作用。建议仔细检查教程中的训练过程设置，并根据需要进行相应的调整。

总结起来，解决tensorflow中的cnn教程不起作用的问题需要仔细检查版本兼容性、数据集质量、参数设置和训练过程等方面的问题，并根据需要进行相应的调整。如果问题仍然存在，可以尝试查阅相关文档、论坛或向社区寻求帮助。