TensorFlow是一个由Google Brain团队开发的开源软件库，用于深度神经网络的编程实现。其核心是数据流编程，允许在多个CPU或GPU上部署计算。自编码器是TensorFlow中的一种无监督学习方法，能有效提取数据特征，分为欠完备和过完备两种类型，并有多种变体如稀疏和去噪自动编码机。在TensorFlow中，张量是基本的数据单位，类似于多维数组。
Python之Tensorflow
1. 这是什么？
TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现。
——百度百科
TensorFlow 是由 Google Brain 团队为深度神经网络（DNN）开发的功能强大的开源软件库，
Tensorflow是一种计算图模型，即用图的形式来表示运算过程的一种模型。
2.受欢迎的原因
开源深度学习库 TensorFlow 允许将深度神经网络的计算部署到任意数量的 CPU 或 GPU 的服务器、PC 或移动设备上，且只利用一个 TensorFlow API。
3.自编码器
3.1 什么是自编码器
自编码器是前馈非循环神经网络，是一种无监督机器学习方法，具有非常好的提取数据特征的能力，
自动编码机也被称为 diabolo 网络或 autoassociator。
自动编码机的目标是重构一样的输入。
可以将自动编码机看作由两个网络组成，第一个网络是一个编码器，负责接收输入 x，并将输入通过函数 h 变换为信号 y：
第二个网络将编码的信号 y 作为其输入，通过函数f得到重构的信号 r：
定义误差 e 为原始输入 x 与重构信号 r 之差，e=x–r，
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