tf.estimator
时间: 2024-06-16 19:07:35 浏览: 145
Tensorflow2.0 estimator
tf.estimator是TensorFlow官方提供的一个高级API,它为训练、评估和推理机器学习模型提供了一种简单的方法。tf.estimator提供了多个内置的模型,包括分类、回归、聚类等,同时也支持自定义模型。使用tf.estimator可以帮助我们更快速地构建、训练和部署机器学习模型,从而加快我们解决实际问题的速度。
tf.estimator的主要功能包括:
1. 封装训练、评估和预测过程
2. 通过输入函数(input function)来提供数据
3. 支持分布式训练
4. 提供多种预定义的模型,例如分类、回归、聚类等
5. 支持自定义模型
使用tf.estimator需要以下步骤:
1. 定义特征列(feature column)
2. 定义Estimator
3. 编写输入函数
4. 调用train()方法进行训练
5. 调用evaluate()方法进行评估
6. 调用predict()方法进行预测
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