一、 tf.estimator概述

在深厚入探讨tf.estimator怎么 以习惯需求之前，我们先回顾一下tf.estimator的基本概念。tf.estimator是TensorFlow官方给的高大级API， 它给了一种高大效、便捷的方法来。在之前的教程中， 我们介绍了许多种类型的estimator，它们都是预先定义优良的，能直接用，非常方便。但因为任务的变来变去， 我们往往需要不同的网络结构来习惯新鲜的任务，这时我们就能通过自定义estimator来实现。

二、 tf.estimator的 与定制

tf.estimator的 与定制基本上涉及以下几个方面：

2.1 定义输入函数input_fn

输入函数input_fn是tf.estimator中非常关键的一有些，它负责将原始数据转换为模型训练所需的格式。在定义input_fn时 我们需要将图片、标签打包成一个dataset形式，并返回tf.data.Dataset对象。这玩意儿对象的输出非...不可是元组，比方说。

2.2 定义模型函数model_fn

模型函数model_fn是tf.estimator的核心，它负责定义模型的结构。在model_fn中， 我们需要定义模型的输入层、隐藏层和输出层，并返回一个tf.estimator.EstimatorSpec对象。这玩意儿对象包含了模型的亏本函数、优化器、评估指标等信息。

2.3 配置运行配置run_config

运行配置run_config用于指定estimator的运行周围， 比方说训练的batch巨大细小、eval的batch巨大细小、模型的保存路径等。在创建estimator对象时我们需要传入run_config参数。

三、 tf.estimator的应用实例

estimator = tf.contrib.tpu.TPUEstimator(
    use_tpu=FLAGS.use_tpu,
    model_fn=model_fn,
    config=run_config,
    train_batch_size=FLAGS.train_batch_size,
    eval_batch_size=FLAGS.eval_batch_size
)

四、tf.estimator的优化与调参

在应用tf.estimator时我们需要关注以下几个方面来优化模型性能：

4.1 梯度减少算法

梯度减少算法是机器学中训练模型时的关键有些。在TensorFlow中，用tf.GradientTape来计算梯度。在用tf.estimator时它已经为我们做优良了这项干活。在我们定义我们的模型时 只需用tf.estimator API，并定义一个评估方法，即可自动生成梯度。

4.2 模型参数调整

在训练模型时 我们需要调整模型参数，如学率、batch巨大细小、epoch数量等。这些个参数的调整对模型的性能有很巨大关系到。在实际应用中，我们能通过试试来找到最优的参数组合。

本文介绍了tf.estimator的 与定制方法，包括定义输入函数input_fn、定义模型函数model_fn、配置运行配置run_config等。和模型参数调整。希望本文对您有所帮。

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