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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。
- TensorFlow开始 | Get StartedBuilding Input Functions with tf.estimator（使用tf.estimator建立输入函数）
Building Input Functions with tf.estimator（使用tf.estimator建立输入函数）
您将了解如何构建一个input_fn预处理模型并将数据输入到模型中。然后，您将实施一项input_fn将训练，评估和预测数据输入到神经网络回归器以预测房屋中值的中值。
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tf.estimator快速入门 TensorFlow的高级机器学习API（tf.estimator）可以轻松配置，训练和评估各种机器学习模型。
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使用显式内核方法改进线性模型 在本教程中，我们将演示如何将（明确的）内核方法与线性模型结合起来，在隐性增加训练和推理时间的情况下，大幅提高后者的预测质量。
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评估模型 我们的模型有多好？ 首先我们要弄清楚我们在哪里预测了正确的标签。tf.argmax是一个非常有用的函数，可以为您提供某个轴上张量中最高入口的索引。
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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。
- CC 语法Arithmetic types
Arithmetic types
请注意，conversionto_Bool与转换为其他整数类型的转换不同：(bool)0.5评估为1，而(int)0.5评估为0。
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预测模型直接尝试根据学习的小密集嵌入向量（考虑模型的参数）来预测来自其邻居的单词。 Word2vec是一种特别有效的计算预测模型，用于从原始文本中学习单词嵌入。
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上图显示了一个广泛模型（具有稀疏特征和变换的逻辑回归），一个深层模型（具有嵌入层和多个隐藏层的前馈神经网络）和Wide＆Deep模型（两者的联合训练））。
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随着过程的继续，您应该看到所报告的准确性提高，并且在所有步骤完成后，将对一组图像进行最终测试准确性评估，并将其与训练和验证图片分开保存。此测试评估是对训练模型如何在分类任务上执行的最佳估计。
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Image Recognition（图像识别）
例如，以下是AlexNet对一些图像进行分类的结果： [图片] 为了比较模型，我们检查了模型未能预测正确答案的频率，作为他们排名前5位的猜测之一-被称为“五大错误率”。
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当在Erlang中发生运行时错误或生成的错误时，停止执行评估错误表达式的进程。这被称为失败，执行或评估失败，或进程失败，终止或退出。注意一个进程可以因为除了失败之外的其他原因而终止/退出。
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Debugging TensorFlow Programs（调试TensorFlow程序）
pfinput_xs：0EVAL评估任意Python和numpy表达式。eval<表达式>评估一个Python/numpy表达式，numpy可用作np并调试反引号中的张量名称。
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