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关于本教程 本教程的第一部分解释了mnist_softmax.py代码中发生的事情，这是Tensorflow模型的基本实现。第二部分展示了一些提高准确性的方法。
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该模型遵循AlexKrizhevsky所描述的架构，在前几层中有一些差异。 该模型在GPU上几个小时的训练时间内达到了高达86％的精度。请参阅下面的代码和细节。
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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。本概述使用了本教程中的代码示例，但本教程更详细地介绍了代码。
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教程文件 本教程是引用了以下文件models/tutorials/rnn/ptb中TensorFlow模型回购： 文件目的ptb_word_lm.py在PTB数据集上训练语言模型的代码。
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Google内部和外部的研究人员发表了描述所有这些模型的论文，但结果仍然难以重现。我们现在正在通过发布我们最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码来进行下一步。
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