小编cro*_*ley的帖子

我正在使用 Colab 创建一个笔记本，用于训练机器接收字符串并以手写风格输出。我使用这个Jupyter 笔记本作为如何实现此类内容的指南，因为这是我使用机器学习所做的第一件事。

我已将笔记本中的 TensorFlow 降级到 1.15.2，以避免不同版本支持不同属性的问题 - 主要是因为我引用的上述笔记本是使用 TensorFlow 版本 1.X 创建的。我正在创建的笔记本使用 Python 3。

在下面的代码中，我试图绘制中风概率的高斯图。

def gauss_plot(strokes, title, figsize=(20,2)):
  plt.figure(figsize=figsize)

  buff = 1
  epsilon = 1e-4
  minx= np.min(strokes[:,0])-buff
  maxx = np.max(strokes[:,0])+buff
  miny = np.min(strokes[:,1])-buff
  maxy = np.max(strokes[:,1])+buff
  delta = abs(maxx-minx)/400. ;

  x = np.arange(minx, maxx, delta)
  y = np.arange(miny, maxy, delta)
  X, Y = np.meshgrid(x, y)
  Z = np.zeros_like(X)    

  for i in range(strokes.shape[0]):
    gauss = mlab.bivariate_normal(X, Y, sigmax=strokes[i,2], sigmay=strokes[i,3], mux=strokes[i,0], muy=strokes[i,1], sigmaxy=0.0)
    # gauss = mlab.np.compat.v1.biv_normal(X, …