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你为什么要使用线性模型？ 当最近的研究证明更复杂的神经网络具有多层功能时，为什么要使用如此简单的模型？ 线性模型： 与深度神经网络相比，快速训练。 可以在非常大的功能集上运行良好。
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2.为构建更大更复杂的模型提供模板。 选择CIFAR-10的原因是它足够复杂，可以充分利用TensorFlow的扩展到大型模型的能力。
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最简单的方法之一是在输入管道之后将模型简化为单个操作（平凡模型）并每秒测量示例。如果整个模型和平凡模型的每秒示例差异最小，则输入管线可能是瓶颈。
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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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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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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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Estimator提供您可以实例化的类以快速配置常用模型类型，例如回归器和分类器： tf.estimator.LinearClassifier：构造一个线性分类模型。
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4.使用以下命令执行教程代码以操练本教程中描述的线性模型： $pythonwide_n_deep_tutorial.py--model_type=wide 请继续阅读以了解此代码如何构建其线性模型。
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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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这种能力意味着他们似乎将低精度计算看作是噪声的另一个来源，即使数字格式保存的信息较少，仍可产生准确的结果。 为什么量化？
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1970年E.F.Codd's提出的关系模型的论文"Arelationalmodelofdataforlargeshareddatabanks"，这使得数据建模和应用程序编程更加简单。
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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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这是一张用TensorBoard创建的，关于我们将要构建的模型的图表： [图片] 重量初始化 要创建这个模型，我们需要创建很多权重和偏见。
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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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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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