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它擅长的任务之一是实施和培训深度神经网络。在本教程中，我们将学习TensorFlow模型的基本构建模块，同时构建深度卷积MNIST分类器。 本介绍假定您熟悉神经网络和MNIST数据集。
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Embeddings（嵌套）
更一般地，分类器和神经网络用于实数向量。他们操练最好的密集向量，其中所有值都有助于定义一个对象。然而，机器学习的许多重要输入，例如文字，没有自然的向量表示。
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它还增加.modal-open了<body>覆盖默认的滚动行为，并生成一个.modal-backdrop提供点击区域来解除在模态外单击时显示的模态。
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TensorBoard:VisualizingLearning 您将使用TensorFlow进行的计算（如训练大量深度神经网络）可能会很复杂且令人困惑。
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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。
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卷积神经网络 注意：本教程面向TensorFlow的高级用户，并假设具备机器学习方面的专业知识和经验。 概述 CIFAR-10分类是机器学习中常见的基准问题。
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在多GPU上获得最佳性能是一项挑战。常用的方法是使用数据并行。通过使用数据并行性进行扩展包括制作模型的多个副本（称为“塔”），然后在每个GPU上放置一个塔。
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它与图内复制兼容（例如，使用CIFAR-10多GPU训练器中的梯度平均）以及图间复制（例如使用tf.train.SyncReplicasOptimizer）。
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TensorFlow Linear Model Tutorial（TensorFlow线性模型教程）
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。例如，不同职业的教育与标签（收入>50,000美元）之间的关系可能会有所不同。
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