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通常可以用矩阵来表示，其结果是通过在每个点上使用矩阵乘法来确定的。 二维图形的坐标 可以使用各种坐标模型来描述任何转换。最常见的是笛卡尔坐标系和齐次坐标。
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我们已经有很多已经使用和熟悉的浮点模型，所以能够直接转换它们非常方便。 你如何量化你的模型？ TensorFlow具有内置8位计算的生产级支持。
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这个矩阵可能比单一的准确分数更有用，因为它可以很好地总结网络出现的错误。在这个例子中，你可以看到第一行中的所有条目都是零，除了最初的一条。
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词的向量表示 在本教程中，我们看一下Mikolov等人的word2vec模型。该模型用于学习单词的矢量表示，称为“单词嵌入”。
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我们可以把它解释为一大堆数字： [图片] 我们可以将这个数组变成28x28=784数字的向量。只要我们在图像之间保持一致，无论如何将阵列弄平。
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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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. +%28大小-1%29%2A步幅 3%29构造other... 参数 [表格] Std：：片：：开始，大小，步幅 [表格] 返回分别传递给构造开始、大小和步长的参数。
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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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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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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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预取输入数据的队列以隔离模型与磁盘延迟和消耗较大的图像预处理。 我们还提供了该模型的多GPU版本，它演示了： 配置模型以并行训练多个GPU卡。 在多个GPU之间共享和更新变量。
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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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张量是向量和矩阵的一般化到潜在的更高的尺寸。在内部，TensorFlow将张量表示为基本数据类型的n维数组。 在编写一个TensorFlow程序时，你操作和传递的主要对象是tf.Tensor。
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