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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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以下教程解释了TensorFlow系统上CPU和GPU的交互： 使用GPU以下教程介绍了图像识别的各个方面： 图像识别，它介绍了图像识别领域和用于识别图像的模型（初始）。
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我们提供了三个指南，分别展示了在TensorFlow上培训MNIST模型的不同方法： 针对MN初学者的MNIST，通过由高级API介绍的MNIST。
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例如，以下是AlexNet对一些图像进行分类的结果： [图片] 为了比较模型，我们检查了模型未能预测正确答案的频率，作为他们排名前5位的猜测之一-被称为“五大错误率”。
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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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Yii2的API文档生成器 此扩展为Yii框架2.0提供了API文档生成器。 有关许可证信息，请检查LICENSE文件。
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返回值 true如果新的排列比旧的要大的话。false如果到达最后一个置换，并且将范围重置为第一个置换。 例外 迭代器操作或元素交换引发的任何异常。
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#14518N-API错误处理的多个N-API函数已更改为支持分配错误代码。#13988REPL对require()的自动完成支持已经改进。
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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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以下示例适用于使用SessionTensorFlow的低级API的用户。本文后面的部分将介绍如何将tfdbg与更高级别的API一起使用，即tf-learnEstimators和Experiment。
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tf.estimator.LinearRegressor：构造一个线性回归模型。tf.estimator.DNNClassifier：构建神经网络分类模型。
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在您重写Stores时，您会发现需要避免某些Flux反模式，例如在Stores中获取API或触发商店内的操作。一旦您将代码移植到reducer之后，您的Flux代码将更容易遵循！
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