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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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现在它仍能在可视化浏览器中表现为水平线，但目前被定义为语义上的，而不是表现层面上。 内容类别没有。允许的内容一个<head>元素，后面跟着一个<body>元素。
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在该部分的介绍中，详细介绍了当使用网格布局对内容进行可视化重新排序时，规范期望浏览器执行的操作。 网格布局赋予作者文档重新排列的巨大能力。但是，这些并不能取代文档来源的正确排序。
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例如，上述图像的标签是5,0,4和1。 在本教程中，我们将训练一个模型来查看图像并预测它们的位数。我们的目标不是培养一个真正精心设计的模型来实现最先进的性能（尽管我们会在稍后为您提供代码！）
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用TensorBoard可视化再培训 该脚本包含TensorBoard摘要，使其更易于理解，调试和优化再训练。例如，您可以将图表和统计数据可视化，例如训练期间权重或准确度如何变化。
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