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Estimators（估计量）
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color
参数：rgb：array_likeRGB形式的图像，形状为三维或四维阵列（..，..，3）或RGBA格式（形状为..，..，..，4）。
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Building Input Functions with tf.estimator（使用tf.estimator建立输入函数）
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。
- TensorFlow指南 | GuideEmbeddings（嵌套）
Embeddings（嵌套）
此工具可以读取模型中的嵌入，并以二维或三维方式呈现。 嵌入式投影机有三个面板： 数据面板位于左上方，您可以在其中选择运行，嵌入变量和数据列以对点进行着色和标记。
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系统表现 | systemPreferences
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创建新闻主题 | Create news items
在本节中，您将展开先前创建的新闻控制器和模型，以包含此功能。 创建表单 要将数据输入数据库，您需要创建一个表单，在该表单中可以输入要存储的信息。
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建立一个Softmax回归模型 在本节中，我们将建立一个单线性层的softmax回归模型。在下一节中，我们将扩展到具有多层卷积网络的softmax回归的情况。
- scikit-image恢复 | restorationrestoration
restoration
参数：图像：二维或三维ndarray输入要去噪的图像，可以是二维或三维，灰度或RGB（仅适用于二维图像，请参阅多声道参数）。patch_size：int，可选用于去噪的修补程序大小。
- TensorFlow表现 | PerformancePerformance Guide（性能指南）
Performance Guide（性能指南）
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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通过CLI运行 | Running via the CLI
制作交互式“任务”，可以执行设置权限，修剪缓存文件夹，运行备份等操作。与其他语言的其他应用程序集成。例如，随机C++脚本可以调用一个命令并在您的模型中运行代码！ 让我们试试看：HelloWorld！
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MNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
例如，上述图像的标签是5,0,4和1。 在本教程中，我们将训练一个模型来查看图像并预测它们的位数。我们的目标不是培养一个真正精心设计的模型来实现最先进的性能（尽管我们会在稍后为您提供代码！）
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模型 LSTM 该模型的核心由一个LSTM单元组成，每次处理一个单词并计算句子中下一个单词的可能值的概率。网络的内存状态用零向量初始化，并在读取每个单词后得到更新。
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上图显示了一个广泛模型（具有稀疏特征和变换的逻辑回归），一个深层模型（具有嵌入层和多个隐藏层的前馈神经网络）和Wide＆Deep模型（两者的联合训练））。
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3.查看当前tensorflow版本的分支：gitcheckoutrX.X 4.cdtensorflow/examples/get_started/regression.
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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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