text: Title: a02的cnn_multiple_layers问题
  Body: a02下的p7_TextCNN_model.py中多层CNN函数cnn_multiple_layers中，因为第一层conv的padding是SAME，卷积后会保持图的大小，因此输出的维度是[[batch_size, sequence_length, embedding_size, num_filters]]，第二层卷积层开始时136行的reshape，最后一维写成1，会造成第一维变成batch_size*embedding_size，导致内存容易溢出，其实这里的reshape可以去掉的，修复这个问题之后，显存占用回到正常水平。
  另外个人感觉，第一层没必要用SAME来padding，这里不像是图像，实际上横向是完整的词向量，padding出来的是没有实际含义的，第一层直接用VALID，横向宽度上是1，只在纵向多个词之间再次卷积即可