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可视化嵌入 TensorBoard包括嵌入式投影仪，这是一款可让您交互式显示嵌入的工具。此工具可以读取模型中的嵌入，并以二维或三维方式呈现。
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在本教程中，我们会稍后介绍代码，但如果您希望直接进入，请随时查看tensorflow/examples/tutorials/word2vec/word2vec_basic.py中的简约实现。
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参数：图像：二维数组（uint8，uint16）输入图像。selem：二维数组该邻域表示为1和0的二维数组。out：二维数组（与输入相同的dtype）如果没有，则分配一个新数组。
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它通过在不同时间点显示张量的许多直方图可视化来实现这一点。 一个基本的例子 让我们从一个简单的例子开始：一个正态分布的变量，其中平均值随时间变化。
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从这个角度来看，MNIST图像只是784维向量空间中的一束点，具有非常丰富的结构（警告：计算密集型可视化）。 展平数据将丢弃有关图像二维结构的信息。那不好吗？
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Mandelbrot集合 Mandelbrot集的可视化与机器学习没有任何关系，但它提供了一个有趣的例子，说明如何将TensorFlow用于一般数学。
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维度索引必须是有序（从低到高维数），是T维连续的子集。因此，{0,1,2}，{0,1}或{1,2}都是有效的维度集合，但{1,0}或{0,2}却不是。
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skimage.restoration.denoise_nl_means（图像）对二维或三维灰度图像和二维RGB图像执行非局部平均去噪。
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语法 expr1,expr2,expr3... 参数 expr1,expr2,expr3...任一表达式。 描述 当你想要在期望一个表达式的位置包含多个表达式时，可以使用逗号操作符。
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