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例如，dense_shape=[3,6]指定二维3x6张量，dense_shape=[2,3,4]指定三维2x3x4张量，并dense_shape=[9]指定具有9个元素的一维张量。
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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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2.cd到下载的树的顶部。 3.查看当前tensorflow版本的分支：gitcheckoutrX.X 4.cdtensorflow/examples/get_started/regression.
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TensorFlow也非常适合训练深度神经网络，您可能会考虑选择哪一个，为什么不是两个？是否有可能在一个模型中结合两者的优势？
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RecurrentNeuralNetworks 介绍 请看这篇很棒的文章，特别介绍递归神经网络和LSTM。 语言建模 在本教程中，我们将展示如何在语言建模的具有挑战性的任务上训练递归神经网络。
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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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TensorBoard:VisualizingLearning 您将使用TensorFlow进行的计算（如训练大量深度神经网络）可能会很复杂且令人困惑。
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本教程中使用的体系结构基于卷积神经网络中关于小尺寸关键字点检的一些内容。选择它是因为它比较简单，快速操练和易于理解，而不是最先进的技术。
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卷积神经网络 注意：本教程面向TensorFlow的高级用户，并假设具备机器学习方面的专业知识和经验。 概述 CIFAR-10分类是机器学习中常见的基准问题。
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计算神经网络中使用的类型的卷积。这里，卷积可以被认为是移动穿过n维基本区域的n维窗口，并且针对窗口的每个可能的位置执行计算。 [表格] 设n是空间维数。所述lhs参数是一个等级n+2阵列描述底部区域。
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在本教程中，我们会稍后介绍代码，但如果您希望直接进入，请随时查看tensorflow/examples/tutorials/word2vec/word2vec_basic.py中的简约实现。
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图2说明了这些组件的相互作用。“/job：worker/task：0”和“/job：ps/task：0”都是带有工作服务的任务。“PS”代表“参数服务器”：负责存储和更新模型参数的任务。
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实际加载模型的代码如下所示： graph_def=graph_pb2.GraphDef() 该行创建一个空GraphDef对象，该对象是从graph.proto中的文本定义创建的类。
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