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TensorBoard: Visualizing Learning（TensorBoard:可视化学习）
序列化数据 TensorBoard通过读取TensorFlow事件文件进行操作，该文件包含运行TensorFlow时可以生成的摘要数据。以下是TensorBoard中总结数据的一般生命周期。
- TensorFlow指南 | GuideSaving and Restoring（模型存储和加载）
Saving and Restoring（模型存储和加载）
请注意，估算器会自动保存和恢复变量（在model_dir）中。 tf.train.Saver类提供了保存和恢复模型的方法。
- TensorFlow开始 | Get StartedTensorBoard: Graph Visualization（TensorBoard:图形可视化）
TensorBoard: Graph Visualization（TensorBoard:图形可视化）
- TensorFlow教程 | TutorialsConvolutional Neural Networks（卷积神经网络）
Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
预取输入数据的队列以隔离模型与磁盘延迟和消耗较大的图像预处理。 我们还提供了该模型的多GPU版本，它演示了： 配置模型以并行训练多个GPU卡。 在多个GPU之间共享和更新变量。
- TensorFlow指南 | GuideGraphs and Sessions（图表和会话）
Graphs and Sessions（图表和会话）
[tensors_flowing.gif] 数据流是并行计算的常用编程模型。在数据流图中，节点代表计算单位，边代表计算所消耗或产生的数据。
- TensorFlow指南 | GuideEstimators（估计量）
Estimators（估计量）
- TensorFlow开始 | Get StartedTensorFlow Mechanics 101（TensorFlow力学101）
TensorFlow Mechanics 101（TensorFlow力学101）
下载 在该run_training()方法的顶部，该input_data.read_data_sets()功能将确保将正确的数据下载到本地培训文件夹，然后解压缩该数据以返回DataSet实例字典。
- TensorFlow指南 | GuideImporting Data
Importing Data
有两种不同的方法来创建数据集： 创建源（例如Dataset.from_tensor_slices()）从一个或多个tf.Tensor对象构建数据集。
- TensorFlow指南 | GuideImporting Data（数据导入）
Importing Data（数据导入）
有两种不同的方法来创建数据集： 创建源（例如Dataset.from_tensor_slices()）从一个或多个tf.Tensor对象构建数据集。
- TensorFlow指南 | GuideTensors
Tensors
tf.Tensor具有以下属性： adatatype(float32,int32,orstring,forexample) ashape 张量中的每个元素都具有相同的数据类型，并且数据类型总是已知的。
- TensorFlow开始 | Get StartedTensorBoard Histogram Dashboard（TensorBoard直方图仪表板）
TensorBoard Histogram Dashboard（TensorBoard直方图仪表板）
与TensorBoard通常情况一样，我们将使用摘要操作来提取数据；在这种情况下，'tf.summary.histogram'。有关总结如何工作的入门知识，请参阅常规TensorBoard教程。
- TensorFlow扩展 | ExtendCreating Estimators in tf.estimator（在tf.estimato创建自定义估算器）
Creating Estimators in tf.estimator（在tf.estimato创建自定义估算器）
使用tf.estimator构建输入函数：概述如何构建input_fn以预处理数据并将数据输入到模型中。 鲍鱼年龄预测 可以通过贝壳上的环数来估计鲍鱼（海螺）的年龄。
- TensorFlow指南 | GuideFrequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
Frequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
该tf.placeholder操作允许您定义必须被输入的张量，并且还可以选择允许您限制其形状。有关如何使用占位符和feeding来为神经网络提供操练数据的示例，请参阅初学者的MNIST教程。
- TensorFlow开始 | Get Startedtf.estimator Quickstart（tf.estimator快速入门）
tf.estimator Quickstart（tf.estimator快速入门）
tf.estimator快速入门 TensorFlow的高级机器学习API（tf.estimator）可以轻松配置，训练和评估各种机器学习模型。
- TensorFlow教程 | TutorialsRecurrent Neural Networks（复发性神经网络）
Recurrent Neural Networks（复发性神经网络）
为此，我们将使用PennTreeBank（PTB）数据集，该数据集是衡量这些模型质量的流行基准，同时规模较小，操练速度相对较快。 语言建模是许多有趣问题的关键，如语音识别，机器翻译或图像字幕。
- TensorFlow教程 | TutorialsLarge-scale Linear Models with TensorFlow（TensorFlow的大型线性模型）
Large-scale Linear Models with TensorFlow（TensorFlow的大型线性模型）
但是tf.estimator提供了一些工具，可以更容易地构建有效的大规模线性模型。 特征列和转换 设计线性模型的大部分工作包括将原始数据转换为合适的输入特征。
- TensorFlow教程 | TutorialsA Guide to TF Layers: Building a Convolutional Neural Network（TF层指南:构建卷积神经网络）
A Guide to TF Layers: Building a Convolutional Neural Network（TF层指南:构建卷积神经网络）
- TensorFlow教程 | TutorialsImproving Linear Models Using Explicit Kernel Methods（使用显式内核方法改进线性模型）
Improving Linear Models Using Explicit Kernel Methods（使用显式内核方法改进线性模型）
我们将使用MNIST数据集。本教程由以下步骤组成： 加载并准备MNIST数据以进行分类。 构建一个简单的线性模型，对其进行训练，并在eval数据上进行评估。
- TensorFlow教程 | TutorialsTensorFlow Linear Model Tutorial（TensorFlow线性模型教程）
TensorFlow Linear Model Tutorial（TensorFlow线性模型教程）
- TensorFlow开始 | Get StartedMNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
MNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
TensorFlow会话来完成此操作） 用我们的测试数据检查模型的准确性 MNIST数据 MNIST数据托管在YannLeCun的网站上。
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