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EstimaterEstimator：代表一个完整的模型。Estimator API 提供一些方法来训练模型、判断模型的准确率并生成预测。https://www.tensorflow.org/get_started/premade_estimatorshttps://www.tensorflow.org/programmers_guide/estimatorsTF-Hub...

交叉熵交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数，p表示真实标记的分布，q则为训练后的模型的预测标记分布，交叉熵损失函数可以衡量p与q的相似性。交叉熵作为损失函数还有一个好处是使用sigmoid函数在梯度下降时能避免均方误差损失函数学习速率降低的问题，因为学习速率可以被输出的误差所控制。tensorflow中自带的函数可以轻松的实现交叉熵的计算。tf.nn.softmax_cross_entrop

tf.nn.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy=’mod’, name=None, validate_indices=True, max_norm=None)首先通过一下一个简单的例子来了解一下tf.nn.embedding_lookup()的用法a = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,1

什么是Tensorflow?Tensorflow是google发布的深度学习开源框架Tensorflow提供了定义张量的函数，而且可以自动的计算导数TensorFlow VS. NumpyFew people make this comparison, but TensorFlow and Numpy are quite similar. (Both are N-d array libra