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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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在本节中，您将展开先前创建的新闻控制器和模型，以包含此功能。 创建表单 要将数据输入数据库，您需要创建一个表单，在该表单中可以输入要存储的信息。
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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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通过CLI运行 | Running via the CLI
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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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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[图片] 所述MNIST数据集包括60000个训练样例和手写数字0-9，格式为28x28像素的单色图像万个测试样例。 入门 让我们为我们的TensorFlow程序设置骨架。
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预取输入数据的队列以隔离模型与磁盘延迟和消耗较大的图像预处理。 我们还提供了该模型的多GPU版本，它演示了： 配置模型以并行训练多个GPU卡。 在多个GPU之间共享和更新变量。
- TensorFlow教程 | TutorialsTensorFlow Wide & Deep Learning Tutorial（广泛深入的学习教程）
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上图显示了一个广泛模型（具有稀疏特征和变换的逻辑回归），一个深层模型（具有嵌入层和多个隐藏层的前馈神经网络）和Wide＆Deep模型（两者的联合训练））。
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