estimator.model

在TensorFlow中，estimator.model是指通过Estimator API创建的模型。Estimators是TensorFlow中的高级API，允许我们以简单的方式定义、训练和评估机器学习模型。Estimator模型是通过model_fn函数定义的，model_fn函数定义了模型的架构，输入特征和标签，以及输出的Estimator。

在使用Estimator API时，可以使用Keras的层次化封装来定义模型结构，并将其传递给Estimator使用。这样可以在模型训练流程中享受到Keras的便利性。

对于手写数字识别的例子，可以使用tf.keras.datasets.mnist.load_data()加载MNIST数据集，并进行数据的预处理。然后使用tf.keras.estimator.model_to_estimator()将Keras模型转换为Estimator，指定模型保存的目录。定义一个train_input_fn函数用于创建训练数据集，并使用estimator.train()方法进行模型的训练。

总之，estimator.model是通过Estimator API创建的模型，可以使用Keras的层次化封装来定义模型结构，并通过model_fn函数进行模型的构建。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [机器学习笔记 - tensorFlow的estimator和keras API](https://blog.csdn.net/bashendixie5/article/details/122539828)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [understaing-datasets-estimators-tfrecords:尝试一起使用tf.estimator和tf.data来训练CNN模型](https://download.csdn.net/download/weixin_42097668/18689334)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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