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Estimators（估计量）
估算器的优点 估算人员提供以下好处： 您可以在本地主机上或分布式多服务器环境中运行基于估算器的模型，而无需更改模型。此外，您可以在CPU，GPU或TPU上运行基于估算器的模型，而无需重新编码模型。
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1.简介（OAM） | 1. Introduction (OAM)
1.1术语 网络级别上与协议无关的架构模型是用于管理操作的众所周知的客户端-服务器模型。此模型基于客户端-服务器原则，管理者（客户端）在访问管理信息时向经理（服务器）发送请求。代理将回复发回给经理。
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多模型同时输入（Getting Data for Multiple Models）
多模型的复合表单 在复杂的用户界面可能会发生，用户在表单中填写数据后将其保存在数据库的不同表中。yii形式的表单与单模型表单相比可以让你用更加简单的方法来创建。
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收集列表输入 有时你需要在一个表单中以单一的形式处理多个模型。例如，有多个设置，每个设置存储为一个name-value，并通过 Setting活动记录模型来表示。这种形式也常被称为“列表输入”。
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导入(Importing) 导入的值不能重新分配，尽管导入的对象和数组可以被修改（导出模块，以及任何其他的导入，都将受到该修改的影响）。在这种情况下，它们的行为与const声明类似。
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Large-scale Linear Models with TensorFlow（TensorFlow的大型线性模型）
为什么你想要使用线性模型。 tf.estimator如何在TensorFlow中轻松构建线性模型。 如何使用tf.estimator将线性模型与深度学习相结合以获得两者的优点。
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Models 对于那些想要使用更传统的MVC方法的人来说，模型是可选的。 页面内容 楷模什么是模型？一个模型的解剖加载模型自动加载模型连接到你的数据库 什么是模型？
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保存和恢复模型概述 当你想保存和加载变量，图表和图表的元数据-基本上，当你想保存或恢复你的模型时-我们推荐使用SavedModel。SavedModel是一种与语言无关，可恢复的密封式序列化格式。
- TensorFlow开始 | Get Startedtf.estimator Quickstart（tf.estimator快速入门）
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