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tf.estimator如何在TensorFlow中轻松构建线性模型。 如何使用tf.estimator将线性模型与深度学习相结合以获得两者的优点。
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我们还提供了该模型的多GPU版本，它演示了： 配置模型以并行训练多个GPU卡。 在多个GPU之间共享和更新变量。 我们希望本教程为TensorFlow上的视觉任务构建更大的CNN提供了一个启动点。
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呼叫tf.matmul(x,y)创建一个tf.Operation相乘的值tf.Tensor对象x和y，把它添加到默认的图形，并返回一个tf.Tensor表示相乘的结果。
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TensorFlow Mechanics 101（TensorFlow力学101）
BuildtheGraph 产生用于数据的占位符后，图表从内置mnist.py文件根据3级图案：inference()，loss()，和training()被建立。
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W=tf.Variable(tf.zeros([784,10]))b=tf.Variable(tf.zeros([10])) 我们将呼叫中每个参数的初始值传递给tf.Variable。
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Creating Estimators in tf.estimator（在tf.estimato创建自定义估算器）
在tf.estimator中创建估计器 tf.estimator框架可以通过其高级别的EstimatorAPI轻松构建和操练机器学习模型。
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TensorFlow广泛和深度学习教程 在之前的TensorFlow线性模型教程中，我们使用人口普查收入数据集训练了一个逻辑回归模型来预测个人年收入超过5万美元的概率。
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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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本教程对我们的ML模型使用tf.contrib.learn（TensorFlow的高级机器学习API）估计器。如果你不熟悉这个API，tf.estimatorQuickstart是一个很好的开始。
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