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tf.estimator.DNNClassifier：构建神经网络分类模型。tf.estimator.DNNRegressor：构建一个神经网络回归模型。
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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。
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TF层指南：构建卷积神经网络 TensorFlowlayers模块提供了一个高级API，可以轻松构建神经网络。它提供了方便创建密集（完全连接）图层和卷积图层的方法，添加了激活函数以及应用丢失正则化。
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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。 阅读本概述以确定tf.estimator线性模型工具是否对您有用。然后做线性模型教程试一试。
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如何用TensorFlow量化神经网络 当现代神经网络得到开发时，最大的挑战是让他们工作！这意味着培训期间的准确性和速度是首要任务。
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该gzip模块提供了GzipFile在Python的文件对象之后建模的类。本GzipFile类读取和写入gzip的-format文件，自动压缩或解压缩数据，使得它看起来像一个普通的文件对象。
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简而言之，使用Estimators创建模型通常比使用低级别的TensorFlowAPI更容易。估算器本身是建立在tf.layers上的，它简化了定制。估算人员为您建立图表。换句话说，你不必建立图表。
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更一般地，分类器和神经网络用于实数向量。他们操练最好的密集向量，其中所有值都有助于定义一个对象。然而，机器学习的许多重要输入，例如文字，没有自然的向量表示。
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