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本文作者：李杰TF计算图从逻辑层来讲，由op与tensor构成。op是项点代表计算单元，tensor是边代表op之间流动的数据内容，两者配合以数据流图的形式来表达计算图。那么op对应的物理层实现是什么？TF中有哪些op，以及各自的适用场景是

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　　自动编码器的两个主要组成部分;编码器和解码器　　编码器将输入压缩成一小组“编码”(通常，编码器输出的维数远小于编码器输入)　　解码器然后将编码器输出扩展为与编码器输入具有相同维度的输出　　换句话说，自动编码器旨在“重建”输入，同时学习数据的有限表示(即“编码”)　　1.导入数据　　(x\_train,y\_train),(x\_

　　一、这里的案例相对比较简单，主要就是通过学习验证码的识别来认识深度学习中我们一般在工作中，需要处理的东西会存在哪些东西。　　二、因为我没有数据集，没有关系，这里自己写了一个数据集，来做测试，为了方便我把这个数据集，写成了\.tfrecords格式的文件。　　三、生成数据集　　1）生成验证码图片生成验证码训练集

滑动验证码是一种常见的验证码形式，用于验证用户是否为人类而不是机器。破解滑动验证码是网络爬虫和自动化程序常遇到的挑战之一。在这个示例中，我们将使用深度学习框架TensorFlow来破解滑动验证码。1.下载验证码图片首先，我们需要从验证码网址下载验证码图片。