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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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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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训练神经网络是通过对权重施加许多微小移动来完成的，而这些小增量通常需要浮点精度才能工作（尽管这里也有研究努力使用量化表示）。 采用预先训练的模型并运行推理是非常不同的。
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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！）而是倾向于使用TensorFlow。
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例如，您可能已经训练了一个模型，其中包含一个名为"weights"您要将它的值恢复到名为"params"的变量中。 仅保存或恢复模型使用的变量子集有时也很有用。
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语言建模 在本教程中，我们将展示如何在语言建模的具有挑战性的任务上训练递归神经网络。问题的目标是拟合概率模型，将概率赋予句子。它通过预测文本中的下一个单词给出以前单词的历史记录来实现。
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