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Simple Audio Recognition（简单的音频识别）
最大的（在这种情况下大约80％的数据）用于操练网络，一个较小的组（在这里称为“验证”）被保留用于评估操练期间的准确性，另一组（最后一组10％，“测试”）用于评估操练完成后的准确度。
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Recurrent Neural Networks（复发性神经网络）
为此，我们将使用PennTreeBank（PTB）数据集，该数据集是衡量这些模型质量的流行基准，同时规模较小，操练速度相对较快。 语言建模是许多有趣问题的关键，如语音识别，机器翻译或图像字幕。
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在tf.estimator中创建估计器 tf.estimator框架可以通过其高级别的EstimatorAPI轻松构建和操练机器学习模型。
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嵌入 本文档介绍了嵌入的概念，给出了如何在TensorFlow中操练嵌入的简单示例，并解释了如何使用TensorBoard嵌入式投影仪查看嵌入。
- C++线程支持 | Thread supportstd::shared_lock::shared_lock
std::shared_lock::shared_lock
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Importing Data（数据导入）
例如，图像模型的管道可能会聚合来自分布式文件系统中的文件的数据，将随机扰动应用于每个图像，并将随机选择的图像合并为一批以进行操练。
- TensorFlow教程 | TutorialsTensorFlow Wide & Deep Learning Tutorial（广泛深入的学习教程）
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我们将使用embedding_column并配置分类列的嵌入，并将它们与连续列连接起来。我们还使用indicator_column创建一些分类列的多重表示。
- TensorFlow教程 | TutorialsTutorials（教程）
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如何重新操练新类别的最后一层，其中有一个很好的不言自明的标题。 TF层指南：建立一个卷积神经网络，它引入了卷积神经网络（CNN），并演示了如何在TensorFlow中建立一个CNN。
- C++线程支持 | Thread supportstd::unique_lock::unique_lock
std::unique_lock::unique_lock
3-8%29构造aunique_lock带着m作为相关的互斥体。此外： 3%29通过调用m.lock()如果当前线程已经拥有互斥对象，则此行为是未定义的，除非互斥是递归的。
- TensorFlow教程 | TutorialsTensorFlow Linear Model Tutorial（TensorFlow线性模型教程）
TensorFlow Linear Model Tutorial（TensorFlow线性模型教程）
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。
- TensorFlow指南 | GuideFrequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
Frequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
有关如何使用占位符和feeding来为神经网络提供操练数据的示例，请参阅初学者的MNIST教程。 Session.run()和Tensor.eval()之间有什么区别？
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