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返回：out：ndarrayRGB形式的图像，形状为三维阵列（..，..，3）。举：ValueError如果污渍不是形状的三维阵列（..，..，3）。
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此工具可以读取模型中的嵌入，并以二维或三维方式呈现。 嵌入式投影机有三个面板： 数据面板位于左上方，您可以在其中选择运行，嵌入变量和数据列以对点进行着色和标记。
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制作交互式“任务”，可以执行设置权限，修剪缓存文件夹，运行备份等操作。与其他语言的其他应用程序集成。例如，随机C++脚本可以调用一个命令并在您的模型中运行代码！ 让我们试试看：HelloWorld！
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高性能模型 本文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统类型和网络拓扑的高度可扩展模型。本文档中的技术利用了一些低级的TensorFlowPython基元。
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基准 概观 在多个平台上测试了一系列图像分类模型，为TensorFlow社区创建了参考点。Methodology部分详细说明了测试如何执行并且链接到了所使用的脚本。
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建立一个Softmax回归模型 在本节中，我们将建立一个单线性层的softmax回归模型。在下一节中，我们将扩展到具有多层卷积网络的softmax回归的情况。
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Module:segmentation skimage.segmentation.active_contour（图片，蛇）主动轮廓模型。
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颜色模型之间的转换 彩色图像可以用不同的色彩空间表示。其中最常见的色彩空间是RGB空间，其中图像具有红色，绿色和蓝色通道。
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Node.jsv8.3.0已发布，在该版本中，已将V8引擎升级到6.0版本，性能有了大幅度的改进。有关性能差异的更多详细信息，点击查看详情。
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