机器学习笔记 - tensorFlow的estimator和keras API

最新推荐文章于 2025-01-04 16:38:13 发布

坐望云起

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分类专栏：深度学习从入门到精通文章标签： keras tensorflow 机器学习 Estimator mnits

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本文介绍了TensorFlow的Estimator和Keras API在机器学习中的应用。Estimator提供高级抽象简化ML编程，而Keras则进一步封装了深度学习模型组件。两者都支持分布式训练和数据集。在TF 1.0中推荐使用Estimator，2.0及以上版本推荐使用Keras。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、Estimator简介

Estimator是一种可极大地简化机器学习编程的高阶 TensorFlow API。它提供了对较低级别Tensorflow核心操作的高级抽象。

Keras也是它抽象化了深度学习模型组件，如层 layers, 激活函数activation functions 和优化器optimizers，使开发人员更容易使用。

tensorFlow-estimator模块学习

二、Estimator案例参考

手写数字识别的写法参考

import tensorflow as tf

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

estimator = tf.keras.estimator.model_to_estimator(model, model_dir='./estimator_dir')
BATCH_SIZE = 32
def tra

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