第二十一节，条件变分自编码
一 条件变分自编码(CVAE)
变分自编码存在一个问题，虽然可以生成一个样本，但是只能输出与输入图片相同类别的样本。虽然也可以随机从符合模型生成的高斯分布中取数据来还原成样本，但是这样的话饿哦们并不知道生成的样本属于哪个类别。条件变分编码则可以解决这个问题，让网络按指定的类别生成样本。
在变分自编码的基础上，再取理解条件编码自编码会很容易。主要的改动是，在训练测试时加入一个one-hot向量，用于表示标签向量。其实就是给编码自编码网络加入一个条件，让网络学习图片时加入标签因素，这样就可以按照指定的标签生成图片。
二 CVAE实例
在编码节点需要在输入端添加标签对应的特征，在解码阶段同样也需要将标签加入输入，这样，再解码的结果向原始的输入样本不断逼近，最终得到的模型会把输入的标签的特征当成MNIST数据的一部分，从而实现通过标签生成指定的图片。
该程序在上一节程序上作了一些修改，代码如下：
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