我是深度学习和 TensorFlow 的新手,在我正在上课的课程中,他们介绍了两种使用 TensorFlow 的方法:使用估算器和使用会话。似乎 estimators 方法更容易理解和简单,因为它类似于我使用 sklearn 分类器包所做的。为什么使用会话而不是估算器有什么特别的原因?还是取决于我正在处理的数据集类型?
1 回答
绝地无双
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一个简单的答案是:
Estimator 对用户隐藏了一些 TensorFlow 概念,例如 Graph 和 Session。这对新手来说是最好的,因为它使新的学习者能够更容易上手(这与数据集的类型无关,只需使用tf.dataset
API 编写一个input_fn
就足以为估计器提供输入数据)。
一旦你使用了一段时间的 tensorflow,了解 Estimator 的工作原理并开始使用低级 API 绝对是让你成为专家的必要条件。
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