# TF Estimator - 以前的 TF 学习
TF Estimator 是一个高级 API，通过封装训练，评估，预测和导出函数，可以轻松创建和训练模型。 TensorFlow 最近重新命名并在 TensorFlow 中以新名称 TF Estimator 发布了 TF Learn 软件包，可能是为了避免与 tflearn.org 的 TFLearn 软件包混淆。 TF Estimator API 对原始 TF 学习包进行了重大改进，这些包在 KDD 17 会议上提供的研究论文中有所描述，可以在以下链接中找到： [https://doi.org/10.1145/3097983.3098171](https://doi.org/10.1145/3097983.3098171) 。
TF Estimator 界面设计灵感来自流行的机器学习库 SciKit Learn，允许从不同类型的可用模型创建估计器对象，然后在任何类型的估计器上提供四个主要函数：
* `estimator.fit()`
* `estimator.evaluate()`
* `estimator.predict()`
* `estimator.export()`
函数的名称是不言自明的。估计器对象表示模型，但模型本身是从提供给估计器的模型定义函数创建的。
我们可以在下图中描述估计器对象及其接口：
使用 Estimator API 而不是在核心 TensorFlow 中构建所有内容，可以不用担心图，会话，初始化变量或其他低级细节。在撰写本书时，TensorFlow 提供了以下预构建的估计器：
* `tf.contrib.learn.KMeansClustering`
* `tf.contrib.learn.DNNClassifier`
* `tf.contrib.learn.DNNRegressor`
* `tf.contrib.learn.DNNLinearCombinedRegressor`
* `tf.contrib.learn.DNNLinearCombinedClassifier`
* `tf.contrib.learn.LinearClassifier`
* `tf.contrib.learn.LinearRegressor`
* `tf.contrib.learn.LogisticRegressor`
TF Estimator API 中的简单工作流程如下：
1. 找到与您要解决的问题相关的预构建 Estimator。
2. 编写导入数据集的函数。
3. 定义包含特征的数据中的列。
4. 创建在步骤 1 中选择的预构建估计器的实例。
5. 训练估计器。
6. 使用经过训练的估计器进行评估或预测。
下一章讨论的 Keras 库提供了将 Keras 模型转换为 Estimators 的便捷函数：`keras.estimator.model_to_estimator()`。
笔记本`ch-02_TF_High_Level_Libraries`中提供了 MNIST 分类示例的完整代码。 TF Estimator MNIST 示例的输出如下：
```py
INFO:tensorflow:Using default config.
WARNING:tensorflow:Using temporary folder as model directory: /tmp/tmprvcqgu07
INFO:tensorflow:Using config: {'_save_checkpoints_steps': None, '_task_type': 'worker', '_save_checkpoints_secs': 600, '_service': None, '_task_id': 0, '_master': '', '_session_config': None, '_num_worker_replicas': 1, '_keep_checkpoint_max': 5, '_cluster_spec': <tensorflow.python.training.server_lib.ClusterSpec object at 0x7ff9d15f5fd0>, '_keep_checkpoint_every_n_hours': 10000, '_log_step_count_steps': 100, '_is_chief': True, '_save_summary_steps': 100, '_model_dir': '/tmp/tmprvcqgu07', '_num_ps_replicas': 0, '_tf_random_seed': None}
INFO:tensorflow:Create CheckpointSaverHook.
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 1 into /tmp/tmprvcqgu07/model.ckpt.
INFO:tensorflow:loss = 2.4365, step = 1
INFO:tensorflow:global_step/sec: 597.996
INFO:tensorflow:loss = 1.47152, step = 101 (0.168 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 553.29
INFO:tensorflow:loss = 0.728581, step = 201 (0.182 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 519.498
INFO:tensorflow:loss = 0.89795, step = 301 (0.193 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 503.414
INFO:tensorflow:loss = 0.743328, step = 401 (0.202 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 539.251
INFO:tensorflow:loss = 0.413222, step = 501 (0.181 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 572.327
INFO:tensorflow:loss = 0.416304, step = 601 (0.174 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 543.99
INFO:tensorflow:loss = 0.459793, step = 701 (0.184 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 687.748
INFO:tensorflow:loss = 0.501756, step = 801 (0.146 sec)
INFO:tensorflow:global_step/sec: 654.217
INFO:tensorflow:loss = 0.666772, step = 901 (0.153 sec)
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 1000 into /tmp/tmprvcqgu07/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Loss for final step: 0.426257.
INFO:tensorflow:Starting evaluation at 2017-12-15-02:27:45
INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmp/tmprvcqgu07/model.ckpt-1000
INFO:tensorflow:Finished evaluation at 2017-12-15-02:27:45
INFO:tensorflow:Saving dict for global step 1000: accuracy = 0.8856, global_step = 1000, loss = 0.40996
{'accuracy': 0.88559997, 'global_step': 1000, 'loss': 0.40995964}
```
您将在第 5 章中看到如何使用核心 TensorFlow 创建此类模型。
- TensorFlow 101
- 什么是 TensorFlow？
- TensorFlow 核心
- 代码预热 - Hello TensorFlow
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- 常量
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- 占位符
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- 在 Keras 建立模型的工作流程
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- 使用 Keras 的用于 CIFAR10 的 ConvNets
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- 使用 TensorFlow 和 Keras 的自编码器
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- TensorFlow 中的栈式自编码器
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- TensorFlow 中的去噪自编码器
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- Keras 中的变分自编码器
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- TF 服务：生产中的 TensorFlow 模型
- 在 TensorFlow 中保存和恢复模型
- 使用保护程序类保存和恢复所有图变量
- 使用保护程序类保存和恢复所选变量
- 保存和恢复 Keras 模型
- TensorFlow 服务
- 安装 TF 服务
- 保存 TF 服务的模型
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- 在 Docker 容器中提供 TF 服务
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- 在 Docker 容器中提供模型
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- 安装 Kubernetes
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- 在 Kubernetes 部署
- 总结
- 迁移学习和预训练模型
- ImageNet 数据集
- 再训练或微调模型
- COCO 动物数据集和预处理图像
- TensorFlow 中的 VGG16
- 使用 TensorFlow 中预训练的 VGG16 进行图像分类
- TensorFlow 中的图像预处理，用于预训练的 VGG16
- 使用 TensorFlow 中的再训练的 VGG16 进行图像分类
- Keras 的 VGG16
- 使用 Keras 中预训练的 VGG16 进行图像分类
- 使用 Keras 中再训练的 VGG16 进行图像分类
- TensorFlow 中的 Inception v3
- 使用 TensorFlow 中的 Inception v3 进行图像分类
- 使用 TensorFlow 中的再训练的 Inception v3 进行图像分类
- 总结
- 深度强化学习
- OpenAI Gym 101
- 将简单的策略应用于 cartpole 游戏
- 强化学习 101
- Q 函数（在模型不可用时学习优化）
- RL 算法的探索与开发
- V 函数（模型可用时学习优化）
- 强化学习技巧
- 强化学习的朴素神经网络策略
- 实现 Q-Learning
- Q-Learning 的初始化和离散化
- 使用 Q-Table 进行 Q-Learning
- Q-Network 或深 Q 网络（DQN）的 Q-Learning
- 总结
- 生成性对抗网络
- 生成性对抗网络 101
- 建立和训练 GAN 的最佳实践
- 使用 TensorFlow 的简单的 GAN
- 使用 Keras 的简单的 GAN
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的深度卷积 GAN
- 总结
- 使用 TensorFlow 集群的分布式模型
- 分布式执行策略
- TensorFlow 集群
- 定义集群规范
- 创建服务器实例
- 定义服务器和设备之间的参数和操作
- 定义并训练图以进行异步更新
- 定义并训练图以进行同步更新
- 总结
- 移动和嵌入式平台上的 TensorFlow 模型
- 移动平台上的 TensorFlow
- Android 应用中的 TF Mobile
- Android 上的 TF Mobile 演示
- iOS 应用中的 TF Mobile
- iOS 上的 TF Mobile 演示
- TensorFlow Lite
- Android 上的 TF Lite 演示
- iOS 上的 TF Lite 演示
- 总结
- R 中的 TensorFlow 和 Keras
- 在 R 中安装 TensorFlow 和 Keras 软件包
- R 中的 TF 核心 API
- R 中的 TF 估计器 API
- R 中的 Keras API
- R 中的 TensorBoard
- R 中的 tfruns 包
- 总结
- 调试 TensorFlow 模型
- 使用tf.Session.run()获取张量值
- 使用tf.Print()打印张量值
- 用tf.Assert()断言条件
- 使用 TensorFlow 调试器（tfdbg）进行调试
- 总结
- 张量处理单元