# 总结 在本章中，我们学习了如何在 R 中使用 TensorFlow Core，TensorFlow Estimators 和 Keras 包来构建和训练机器学习模型。我们提供了来自 RStudio 的 MNIST 示例的演练，并提供了有关 TensorFlow 和 Keras R 软件包的进一步文档的链接。我们还学习了如何使用 R 中的可视化工具 TensorBoard。我们还介绍了一个来自 R Studio 的新工具`tfruns`，它允许您为多次运行创建报告，分析和比较它们，并在本地保存或发布它们。 直接在 R 中工作的能力很有用，因为大量的生产数据科学和机器学习代码是使用 R 编写的，现在您可以将 TensorFlow 集成到相同的代码库中并在 R 环境中运行它。 在下一章中，我们将学习一些用于调试构建和训练 TensorFlow 模型的代码的技术。