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Benchmarks（基准）
基准 概观 在多个平台上测试了一系列图像分类模型，为TensorFlow社区创建了参考点。Methodology部分详细说明了测试如何执行并且链接到了所使用的脚本。
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Performance Guide（性能指南）
最简单的方法之一是在输入管道之后将模型简化为单个操作（平凡模型）并每秒测量示例。如果整个模型和平凡模型的每秒示例差异最小，则输入管线可能是瓶颈。
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Regression Examples（回归的例子）
3.查看当前tensorflow版本的分支：gitcheckoutrX.X 4.cdtensorflow/examples/get_started/regression.
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Simple Audio Recognition（简单的音频识别）
通过保持验证集不同，您可以确保该模型能够处理以前从未见过的数据。测试集是一种额外的安全措施，可以确保您不仅以适合培训和验证集的方式对您的模型进行调整，而且还可以确保您的模型不会涉及范围更广的输入。
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How to Retrain Inception's Final Layer for New Categories（如何为新类别重新训练盗梦空间的最后一层）
默认情况下，此脚本将运行4,000个训练步骤。每个步骤从训练集中随机选择10幅图像，从高速缓存中找出它们的瓶颈，并将它们送入最终图层进行预测。
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Estimators（估计量）
估算器的优点 估算人员提供以下好处： 您可以在本地主机上或分布式多服务器环境中运行基于估算器的模型，而无需更改模型。此外，您可以在CPU，GPU或TPU上运行基于估算器的模型，而无需重新编码模型。
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Recurrent Neural Networks（复发性神经网络）
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卷积神经网络 注意：本教程面向TensorFlow的高级用户，并假设具备机器学习方面的专业知识和经验。 概述 CIFAR-10分类是机器学习中常见的基准问题。
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TensorFlow Linear Model Tutorial（TensorFlow线性模型教程）
4.使用以下命令执行教程代码以操练本教程中描述的线性模型： $pythonwide_n_deep_tutorial.py--model_type=wide 请继续阅读以了解此代码如何构建其线性模型。
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A Guide to TF Layers: Building a Convolutional Neural Network（TF层指南:构建卷积神经网络）
[图片] 所述MNIST数据集包括60000个训练样例和手写数字0-9，格式为28x28像素的单色图像万个测试样例。 入门 让我们为我们的TensorFlow程序设置骨架。
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变换函数 | transform-function()
二维图形的坐标 可以使用各种坐标模型来描述任何转换。最常见的是笛卡尔坐标系和齐次坐标。 笛卡尔坐标 [图片] 在笛卡尔坐标系中，欧几里德空间的每个点用横坐标和纵坐标两个值来描述。
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MNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
例如，上述图像的标签是5,0,4和1。 在本教程中，我们将训练一个模型来查看图像并预测它们的位数。我们的目标不是培养一个真正精心设计的模型来实现最先进的性能（尽管我们会在稍后为您提供代码！）
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Large-scale Linear Models with TensorFlow（TensorFlow的大型线性模型）
具有张量流的大规模线性模型 tf.estimatorAPI为TensorFlow中的线性模型提供了一套丰富的工具（除其他外）。本文档提供了这些工具的概述。它说明： 线性模型是什么。
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Building Input Functions with tf.estimator（使用tf.estimator建立输入函数）
例如，dense_shape=[3,6]指定二维3x6张量，dense_shape=[2,3,4]指定三维2x3x4张量，并dense_shape=[9]指定具有9个元素的一维张量。
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