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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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Google内部和外部的研究人员发表了描述所有这些模型的论文，但结果仍然难以重现。我们现在正在通过发布我们最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码来进行下一步。
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local3具有整流线性激活的完全连接层。LOCAL4具有整流线性激活的完全连接层。softmax_linear线性转换来产生logits。
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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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例如，dense_shape=[3,6]指定二维3x6张量，dense_shape=[2,3,4]指定三维2x3x4张量，并dense_shape=[9]指定具有9个元素的一维张量。
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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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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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这两个选项是：*下降：对象比外部大*上升：外部大于对象返回：faces_corrected（F，3）ints数组更正verts中引用顶点坐标的面的列表。
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保存器将恢复在模型中定义的所有变量。如果您在加载模型时不知道如何构建其图形（例如，如果您正在编写通用程序来加载模型），那么请阅读本文档后面的“保存和恢复模型概述”一节。
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上图显示了一个广泛模型（具有稀疏特征和变换的逻辑回归），一个深层模型（具有嵌入层和多个隐藏层的前馈神经网络）和Wide＆Deep模型（两者的联合训练））。
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abalone_train.csv包含标记的操练数据，包含3,320个示例。abalone_test.csv包含850个示例的标记测试数据。abalone_predict包含7个预测的例子。
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