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你为什么要使用线性模型？ 当最近的研究证明更复杂的神经网络具有多层功能时，为什么要使用如此简单的模型？ 线性模型： 与深度神经网络相比，快速训练。 可以在非常大的功能集上运行良好。
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在命令提示符处输入run命令（或者只是r）： tfdbg>run 该run命令会导致tfdbg执行，直到下一次Session.run()调用结束，该调用将使用测试数据集计算模型的准确性。
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用于构建和加载SavedModel的API 本节重点介绍用于构建和加载SavedModel的API，特别是在使用较低级别的TensorFlowAPI的情况。
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labels：ATensor包含通过传递给模型的标签input_fn。对于predict()调用将是空的，因为这些是模型将推断的值。
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最后一步是调用setup()。它接受顺序（1）路径来安装Swagger，（2）应用程序实例，以及（3）描述Nest应用程序的文档。
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在客户端上显示的表单，大多数情况下有一个相应的模型，用来验证其输入的服务器数据(可在 输入验证 一节获取关于验证的细节)。当创建基于模型的表单时，第一步是定义模型本身。
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最简单的方法之一是在输入管道之后将模型简化为单个操作（平凡模型）并每秒测量示例。如果整个模型和平凡模型的每秒示例差异最小，则输入管线可能是瓶颈。
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（堆栈溢出：Redux如何处理深度嵌套模型？） 我是否需要在减速器中克隆我的状态？是不是复制我的状态会变慢？ 不断更新状态通常意味着制作浅拷贝，而不是深拷贝。
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