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术语是从Numpy（广播）借来的。 对于不同等级的多维阵列之间的操作或具有不同但可兼容的形状的多维阵列之间的操作可能需要广播。考虑加入X+v其中X是矩阵（秩2的阵列）和v是一个矢量（秩1的阵列）。
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文档字符串 skimage函数的文档字符串使用Numpy的文档标准格式化，从Parameters参数部分开始，Returns由函数返回的对象部分开始。另外，大多数功能都包含一个或多个示例。
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sess=tf.InteractiveSession() 我们可以自由地混合NumPy和TensorFlow，非常方便。
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在这里，因为你可以通过鲍鱼Datasets使用numpy_input_fn，如下图所示，features是一个字典{"x":data_tensor}，所以features["x"]是输入层。
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feed_dict论点到tf.Session.run是一个映射tf.Tensor对象到numpy的阵列（和一些其他类型的）的字典，将被用作在执行步骤中那些张量的值。
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Improving Linear Models Using Explicit Kernel Methods（使用显式内核方法改进线性模型）
每个拆分包含一个用于图像的numpy数组（其形状为sample_size，784），另一个用于标签（形状为sample_size，1）。
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否则，TensorFlow使用numpy在转换为数组时使用的相同规则。 评估Tensors 一旦计算图建立完毕，您就可以运行生成特定tf.Tensor的计算并获取分配给它的值。
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