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该模型输出一个数字数组，每个标签一个数字，每个数字表示该输入是该类别的预测可能性。预测标签是通过选择分数最高的条目来挑选的。分数总是在0到1之间，较高的值表示对结果更有信心。
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它由这些手写数字的图像组成： [图片] 它还包含每张图片的标签，告诉我们它是哪个数字。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。
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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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问题在于查看手写数字的灰度28x28像素图像，并确定图像代表哪个数字，所有数字从零到九。 [图片] 欲了解更多信息，请参阅YannLeCun的MNIST页面或ChrisOlah的MNIST可视化。
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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。
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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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