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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。
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返回值 true如果新的排列比旧的要大的话。false如果到达最后一个置换，并且将范围重置为第一个置换。 例外 迭代器操作或元素交换引发的任何异常。
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模型 LSTM 该模型的核心由一个LSTM单元组成，每次处理一个单词并计算句子中下一个单词的可能值的概率。网络的内存状态用零向量初始化，并在读取每个单词后得到更新。
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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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卷积将为每个5x5补丁计算32个特征。它的重量张量将有一个形状[5,5,1,32]。前两个维度是色块大小，下一个是输入通道的数量，最后一个是输出通道的数量。我们还将为每个输出通道分配一个偏置矢量。
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现代网页需要许多请求（十几个或更多）来提供所需的信息量，证明这种早期模型效率低下。 HTTP/1.1中创建了两个较新的模型。持久连接模型保持连续请求之间的连接打开，减少打开新连接所需的时间。
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预取输入数据的队列以隔离模型与磁盘延迟和消耗较大的图像预处理。 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。
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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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在本节中，您将展开先前创建的新闻控制器和模型，以包含此功能。 创建表单 要将数据输入数据库，您需要创建一个表单，在该表单中可以输入要存储的信息。
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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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