环境：tensorflow1.1,python3,matplotlin2.02 olivettifaces是纽约大学的一个比较小的人脸库，由40个人的400张图片构成，即每个人的人脸图片为10张。每张图片的灰度级为8位，每个像素的灰度大小位于0-255之间，每张图片大小为64×64。图片大小是1190*942，一共有20*20张人脸，故每张人脸大小是（1190/20）*（942/20）即57*4

环境tensorflow1.1,matplotlib2.02,python3 近年，非监督学习成为了研究热点。VAE（Variational Auto-Encoder，变分自编码器）和 GAN（Generative Adversarial Networks） 等模型，受到越来越多的关注 VAE:模型结构： 其中：loss = mse+KLDivergence #coding:utf-8

环境：tensorflow1.1，python3, matplotlib2.02 生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型，以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图

折腾了一天，比较顺利，记录一下。 1. 安装raspbian stretch，按照官网教程。 2. 更新国内源-按照中科大源的使用说明，注意有三个系统版本，wheezy，jessie，stretch，要用对了。 3. 安装tensorflow for pi。按照github教程。 4. 安装opencv3.3，按照博客Raspbian Stretch: Install OpenCV 3 +