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tf.keras.models.sequential 与 tf.keras.sequential 之间有什么区别?

tf.keras.models.Sequential()vs 和有什么区别tf.keras.Sequential()?我不太了解它们之间的差异。有人可以向我解释一下吗?我是 TensorFlow 新手,但对机器学习有一些基本了解。

machine-learning tensorflow tensorflow2.0

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有什么方法可以与谷歌协作中的 matplotlib 图形交互吗?

我想在 google-collaboratory 中与 matplotlib 图形 2D 和 3D 进行交互。我无法使用此普通代码进行缩放、旋转或进行任何类型的交互。

import numpy as np
from sklearn.cluster import MeanShift
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import style
style.use("ggplot")

centers = [[1,1,1],[5,5,5],[3,10,10]]

X, _ = make_blobs(n_samples = 100, centers = centers, cluster_std = 1.5)

ms = MeanShift()
ms.fit(X)
labels = ms.labels_
cluster_centers = ms.cluster_centers_

print(cluster_centers)
n_clusters_ = len(np.unique(labels))
print("Number of estimated clusters:", n_clusters_)

colors = 10*['r','g','b','c','k','y','m']
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

for i …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

python matplotlib google-colaboratory

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