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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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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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订单属性和网格放置不影响非可视媒体（例如语音）中的排序。同样，重新排列栅格项目不会影响顺序导航模式的默认遍历顺序（例如通过链接循环，参见tabindexHTML5）。
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请参阅可视化图表以获取更多信息。 请注意，tf.Tensor在tf.Operation生成张量作为输出后，对象将隐式命名。
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%28直到C++14%29 2%29相当于 二次 while(!pred()){wait(lock);} 二次 这种过载可能被用来忽略虚假的唤醒，而等待特定的条件成为现实。
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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。
- C++线程支持 | Thread supportstd::condition_variable::wait
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%28直到C++14%29 2%29相当于 二次 while(!pred()){wait(lock);} 二次 这种过载可能被用来忽略虚假的唤醒，而等待特定的条件成为现实。
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