tensorflow 學習筆記

（三）高階api: estimator

流程：假設存在合適的預建立的 estimator，使用它構建模型。

訓練模型

評估模型

可以通過構建自定義 estimator 進一步改進模型

1）例項化相關的預建立的 estimator。

estimator = tf.estimator.linearclassifier(

feature_columns=[population, crime_rate, median_education],
)

estimator = dnnclassifier(

feature_columns=[categorical_feature_a_emb, categorical_feature_b_emb],
hidden_units=[1024, 512, 256],
optimizer=tf.train.proximaladagradoptimizer(
learning_rate=0.1,
l1_regularization_strength=0.001
))

estimator.train(input_fn=my_training_set, steps=2000)

estimator.evaluate(input_fn=my_predict_set)

estimator.predict(input_fn=my_predict_set)

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