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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。
- 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 | TutorialsSimple Audio Recognition（简单的音频识别）
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教程 | TutorialsImage Recognition（图像识别）
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”。
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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）
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。
- TensorFlow教程 | TutorialsRecurrent Neural Networks（复发性神经网络）
Recurrent Neural Networks（复发性神经网络）
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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Connection management in HTTP 1.x
现代网页需要许多请求（十几个或更多）来提供所需的信息量，证明这种早期模型效率低下。 HTTP/1.1中创建了两个较新的模型。持久连接模型保持连续请求之间的连接打开，减少打开新连接所需的时间。
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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。
- 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。
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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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SQLite Library Footprint
下面的图表显示了在x86_64的Ubuntu16.04.3上测试的各种编译器和优化设置的截至2017年10月08日的SQLite的相对大小和性能。
- 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）
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。
- PHPUnit指南 | GuidesThe Command-Line Test Runner
The Command-Line Test Runner
R 当测试被标记为有风险时打印（见第6章）。 S 测试被跳过时打印（见第7章）。 I 当测试被标记为不完整或尚未实施时打印（见第7章）。 PHPUnit区分故障和错误。
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