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训练神经网络是通过对权重施加许多微小移动来完成的，而这些小增量通常需要浮点精度才能工作（尽管这里也有研究努力使用量化表示）。 采用预先训练的模型并运行推理是非常不同的。
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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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下图显示了一个模型为每个类学习的权重。红色代表负向权重，蓝色代表正向权重。 [图片] 我们还添加了一些额外的证据，称为偏见。基本上，我们希望能够说有些事情更可能独立于输入。
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对于正规化，我们也将通常的权重衰减损失应用于所有学习变量。该模型的目标函数是交叉熵损失和所有这些权重衰减项之和，如所返回的loss()函数。
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placeholder的shape参数是可选的，但它允许TensorFlow自动捕捉由于从张量不一致而产生的形状而产生的错误。 变量 我们现在定义我们模型的权重W和偏差b。
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只需要一次session.run()调用即可运行该步骤的所有阶段，这使分析和调试变得更加容易。 构建高性能模型的最佳实践 以下收集的是一些可以提高性能并增加模型灵活性的其他最佳实践。
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该工具中的数字可以让您了解模型在应用程序中的执行方式，您可以尝试调整信号平均参数以调整它以提供所需的性能。要了解适用于您的应用程序的正确参数，您可以查看生成ROC曲线以帮助您了解权衡。
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std::piecewise_constant_distribution::piecewise_constant_distribution
[first_i,last_i)和一个匹配的权重序列从first_w... 3%29构造一个分发对象，其中从初始化程序列表中获取间隔。
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以下属性包含与xmlparser对象中当前分析位置相关的值。在回调报告解析事件期间，它们指示生成事件的第一个字符序列的位置。
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此分发将始终生成0... 2%29构造在范围内的权重分布。[first,last).如果first==last，其效果与默认构造函数相同。
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使用显式内核方法改进线性模型 在本教程中，我们将演示如何将（明确的）内核方法与线性模型结合起来，在隐性增加训练和推理时间的情况下，大幅提高后者的预测质量。
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