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举例来说，如果你有数据上的年龄，受教育年限，和每周工作小时数人口，可以让他们的加权和估计一个人的薪水学习为每个数字的权重。您还可以使用线性模型进行分类。 一些线性模型将加权和转换为更方便的形式。
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Flowers训练 [图片] 图片由KellySikkema提供 在开始任何培训之前，您需要一组图像来向网络传授您想要识别的新课程。
- TensorFlow教程 | TutorialsConvolutional Neural Networks（卷积神经网络）
Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
在培训期间可视化网络活动，包括输入图像，激活和渐变的损失和分布。 用于计算学习参数的移动平均数的例程以及在评估期间使用这些平均数来提高预测性能。 实施随着时间的推移系统地减少的学习率计划。
- TensorFlow开始 | Get StartedGetting Started（开始）
Getting Started（开始）
我们提供了三个指南，分别展示了在TensorFlow上培训MNIST模型的不同方法： 针对MN初学者的MNIST，通过由高级API介绍的MNIST。
- TensorFlow指南 | GuideEstimators（估计量）
Estimators（估计量）
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TensorFlow Mechanics 101（TensorFlow力学101）
只需fully_connected_feed.py直接运行该文件即可开始培训： pythonfully_connected_feed.py 准备数据 MNIST是机器学习中的一个经典问题。
- Docker引擎 | Engine存储驱动总览 | Storage driver overview (Engine)
存储驱动总览 | Storage driver overview (Engine)
在业余时间，奈杰尔创建了IT培训视频，并联合主办了“我们信任TechTech”播客。 容器，存储，驱动程序，aufs，btrfs，devicemapper，zfs，overlay，overlay2
- Standard JS规则 | Rules帮助阅读 | Helpful reading
帮助阅读 | Helpful reading
我很抱歉，这个语言社区的领导者没有教育你，而是给了你谎言和恐惧。那是可耻的。我建议学习JS中的语句实际上是如何终止的（在这种情况下它们不会被终止），这样你就可以编写你觉得很漂亮的代码。
- TensorFlow配置 | DeployDistributed TensorFlow（tensorflow分布式）
Distributed TensorFlow（tensorflow分布式）
异步培训。在这种方法中，图的每个副本都有独立的训练循环，无需协调即可执行。它与以上两种复制形式兼容。 同步训练。在此方法中，所有副本都读取当前参数的相同值，并行计算梯度，然后将它们应用到一起。
- TensorFlow扩展 | ExtendTensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
TensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
任务之间的这种特殊分工不是必需的，但是分布式培训是很常见的。 图2 请注意，分布式主和辅助服务仅存在于分布式TensorFlow中。
- TensorFlow开始 | Get Startedtf.estimator Quickstart（tf.estimator快速入门）
tf.estimator Quickstart（tf.estimator快速入门）
- TensorFlow表现 | PerformanceHow to Quantize Neural Networks with TensorFlow（如何量化神经网络的张力?）
How to Quantize Neural Networks with TensorFlow（如何量化神经网络的张力?）
这意味着培训期间的准确性和速度是首要任务。使用浮点算法是保持准确性的最简单方法，并且GPU可以加速这些计算，所以很自然的是没有太多关注其他数字格式。 现在，我们实际上有很多模型被部署在商业应用程序中。
- SQLite其他 | MiscellaneousAppropriate Uses For SQLite
Appropriate Uses For SQLite
教育和培训因为安装和使用起来很简单（安装非常简单：只需将sqlite3或sqlite3.exe可执行文件复制到目标机器并运行它），SQLite就是一个很好的数据库引擎，可用于教授SQL。
- TensorFlow开始 | Get StartedDeep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
Deep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
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。
- TensorFlow表现 | PerformanceHigh-Performance Models（高性能的模型）
High-Performance Models（高性能的模型）
参数服务器方法也可以用于本地培训。在这种情况下，它不是通过参数服务器传播变量的主副本，而是在CPU上或分布在可用的GPU上。 由于这种设置的简单性，这种架构在社区内已经获得了很多人气。
- Python数据类型 | Data TypesUserDict
UserDict
这个类的主要目的是作为一个继承和必要性的教育例子，去除（覆盖）该__hash__()方法，以便捕获使用可变对象作为字典键的尝试，否则这种方法很容易出错并且难以追踪。
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A Guide to TF Layers: Building a Convolutional Neural Network（TF层指南:构建卷积神经网络）
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