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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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连续的模型继续显示出改进，每次都实现了最新的最新结果：QuocNet，AlexNet，Inception（GoogLeNet），BN-Inception-v2。
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通过保持验证集不同，您可以确保该模型能够处理以前从未见过的数据。测试集是一种额外的安全措施，可以确保您不仅以适合培训和验证集的方式对您的模型进行调整，而且还可以确保您的模型不会涉及范围更广的输入。
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过度拟合发生在模型在训练数据上表现良好时，但在模型以前从未见过的测试数据（如实时流量）上更糟糕。过度拟合通常发生在模型过于复杂时，例如相对于观察到的训练数据的数量太多的参数。
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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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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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2.cd到下载的树的顶部。 3.查看当前tensorflow版本的分支：gitcheckoutrX.X 4.cdtensorflow/examples/get_started/regression.
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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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[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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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。
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Estimators（估计量）
估算器的优点 估算人员提供以下好处： 您可以在本地主机上或分布式多服务器环境中运行基于估算器的模型，而无需更改模型。此外，您可以在CPU，GPU或TPU上运行基于估算器的模型，而无需重新编码模型。
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HTTP流水线模型更进一步，通过发送几个连续的请求，甚至不用等待答案，减少了网络中的大部分延迟。 [图片] HTTP/2添加了用于连接管理的其他模型。
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2.为构建更大更复杂的模型提供模板。 选择CIFAR-10的原因是它足够复杂，可以充分利用TensorFlow的扩展到大型模型的能力。
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