.T 方法：转置，例如原来形状为（2，3）/转置为（3，2）/，一维数组转置后不变。a2 = np.ones.reshape #生成数组直接改变形状。两种方法输出的结果都为列表。[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 1
矩阵矩阵的初始化矩阵因为元素更多，所以初始化函数更多了。光靠tf.linspace，tf.range之类的线性生成函数已经不够用了。可以通过先生成一个线性序列，然后再reshape成一个矩阵的方式来初始化。array([[ 1. , 1.6
当reshape方法中有参数为-1，则表示numpy会自己计算-1位置的维数，这在很多深度学习模型中可以见到。纵向合并，沿着第二个轴进行堆叠，比如hstack和column_stack，两者不一样，column_stack在对一维数组进行堆叠时会先将一维数
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]1.reshape 函数。[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
[12 13 14 15]]3、取所有二维数组下面的所有一维数组的每一个一维数组的第0个元素
本例的代码主要来自Keras自带的example里的mnist_cnn模块，主要用到keras.layers中的Dense, Dropout, Activation, Flatten模块和keras.layers中的Convolution2D,MaxPoo
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