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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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随着过程的继续，您应该看到所报告的准确性提高，并且在所有步骤完成后，将对一组图像进行最终测试准确性评估，并将其与训练和验证图片分开保存。此测试评估是对训练模型如何在分类任务上执行的最佳估计。
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最大的（在这种情况下大约80％的数据）用于操练网络，一个较小的组（在这里称为“验证”）被保留用于评估操练期间的准确性，另一组（最后一组10％，“测试”）用于评估操练完成后的准确度。
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代码组织 本教程的代码位于models/tutorials/image/cifar10/。 [表格] CIFAR-10模型 CIFAR-10网络主要包含在cifar10.py。
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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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基准 概观 在多个平台上测试了一系列图像分类模型，为TensorFlow社区创建了参考点。Methodology部分详细说明了测试如何执行并且链接到了所使用的脚本。
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[图片] 所述MNIST数据集包括60000个训练样例和手写数字0-9，格式为28x28像素的单色图像万个测试样例。 入门 让我们为我们的TensorFlow程序设置骨架。
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列车或测试数据帧中的每个连续列都将被转换为aTensor，这通常是表示密集数据的良好格式。对于分类数据，我们必须将数据表示为一个SparseTensor。这种数据格式适合表示稀疏数据。
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abalone_test.csv包含850个示例的标记测试数据。abalone_predict包含7个预测的例子。 以下部分Estimator逐步介绍了如何编写代码；在完整，最后的代码可以点击这里。
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数组帮助 | Array Helper
该函数测试数组索引是否已设置以及是否有值。如果存在值，则返回该值。如果值不存在，则返回NULL，或者通过第三个参数指定为默认值。
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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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使用显式内核方法改进线性模型 在本教程中，我们将演示如何将（明确的）内核方法与线性模型结合起来，在隐性增加训练和推理时间的情况下，大幅提高后者的预测质量。
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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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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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