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Large-scale Linear Models with TensorFlow（TensorFlow的大型线性模型）
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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Benchmarks（基准）
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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Deep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
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How to Retrain Inception's Final Layer for New Categories（如何为新类别重新训练盗梦空间的最后一层）
默认情况下，此脚本将运行4,000个训练步骤。每个步骤从训练集中随机选择10幅图像，从高速缓存中找出它们的瓶颈，并将它们送入最终图层进行预测。
- 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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Simple Audio Recognition（简单的音频识别）
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。
- TensorFlow开始 | Get StartedRegression Examples（回归的例子）
Regression Examples（回归的例子）
3.查看当前tensorflow版本的分支：gitcheckoutrX.X 4.cdtensorflow/examples/get_started/regression.
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Image Recognition（图像识别）
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”。
- TensorFlow开始 | Get StartedBuilding Input Functions with tf.estimator（使用tf.estimator建立输入函数）
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教程 | TutorialsTensorFlow Linear Model Tutorial（TensorFlow线性模型教程）
TensorFlow Linear Model Tutorial（TensorFlow线性模型教程）
4.使用以下命令执行教程代码以操练本教程中描述的线性模型： $pythonwide_n_deep_tutorial.py--model_type=wide 请继续阅读以了解此代码如何构建其线性模型。
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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！）
- TensorFlow指南 | GuideEstimators（估计量）
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。
- scikit-image测量 | measuremeasure
measure
skimage.measure.grid_points_in_poly（shape，verts）测试指定网格上的点是否在多边形内。
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