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模型预测：inference()增加对提供的图像执行推断（即分类）的操作。 模型训练：loss()和train()添加计算损失，渐变，变量更新和可视化操作的摘要。
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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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在这种情况下，有10个边界，从而导致11个年龄组桶（从17岁以下，18-24,25-29，...到65岁以上）。 用CrossedColumn交叉多列 单独使用每个基本特征列可能不足以解释数据。
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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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该模型输出一个数字数组，每个标签一个数字，每个数字表示该输入是该类别的预测可能性。预测标签是通过选择分数最高的条目来挑选的。分数总是在0到1之间，较高的值表示对结果更有信心。
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CNN中的最终稠密层包含模型中每个目标类的单个节点（模型可能预测的所有可能类），softmax激活函数为每个节点生成0-1之间的值（所有这些softmax值的总和等于1）。
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递归神经网络，演示如何使用递归神经网络来预测句子中的下一个单词。 序列到序列模型，演示如何使用序列到序列模型将文本从英语翻译成法语。
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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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在本教程中，您将使用tf.estimator构建神经网络分类器，并在Iris数据集上对其进行训练，以根据萼片/花瓣几何图形预测花朵种类。
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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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这样可以一次完成所有Variables： sess.run(tf.global_variables_initializer()) 预测类别和损失函数 我们现在可以实现我们的回归模型。它只需要一行！
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返回：成功：布尔如果模型估计成功，则为真。 predict_xy(t,params=None)[资源] 使用估计的模型预测x和y坐标。 参数：t：以弧度表示圆弧中的角度。
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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。然后将这些预测与实际标签进行比较，以通过反向传播过程更新最终图层的权重。
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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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