如何从零开始写一份标准的TensorFlow代码（面向小白编程）

glanose

于 2017-06-30 16:48:59 发布

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分类专栏：深度学习学习笔记数据分析机器学习 TensorFlow python 文章标签：学习笔记 tensorflow 机器学习深度学习教程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a790209714/article/details/74009135

这篇博客面向初学者，逐步讲解如何从零开始编写标准的TensorFlow代码，包括Xavier初始化器、标准化函数、数据块抽取、网络子函数及autoencoder所需功能的实现，还涉及数据预处理和模型训练。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一步一步对照代码写出规范的TensorFlow代码，面向只会函数式Python编程的小白（如鄙人）

Xavier初始化器：
standard_scale：
def standard_scale(X_train, X_test):
    # 分别进行standard操作

def get_random_block_from_data(data, batch_size):
    # 随机抽取block，不放回抽样，提高数据的使用率

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