linear_regressor ()linear_classifier ()

构造一个线性估计器

dnn_regressor ()dnn_classifier ()

深层神经网络

dnn_linear_combined_regressor ()dnn_linear_combined_classifier ()

线性组合深度神经网络

boosted_trees_regressor ()boosted_trees_classifier ()

提高了树估计量

火车(< tf_estimator >）

火车一个估计量

预测(< tf_estimator >）

使用估计器生成预测

评估(< tf_estimator >）

评估一个估计量

export_savedmodel (< tf_estimator >）

保存一个估计量

input_fn ()

构造输入函数

numpy_input_fn ()

构造包含Python Numpy数组字典的输入函数

feature_columns ()

功能列

input_layer ()

构建输入层

column_categorical_with_vocabulary_list ()

用记忆词汇表构造一个分类列

column_categorical_with_vocabulary_file ()

用词汇表文件构造一个分类列

column_categorical_with_identity ()

构造一个返回标识值的类别列

column_categorical_with_hash_bucket ()

表示稀疏特征，其中id是通过哈希设置的

column_categorical_weighted ()

构造加权分类列

column_indicator ()

表示给定类别列的多热表示

column_numeric ()

构造一个实值列

column_embedding ()

构建密集柱

column_crossed ()

构建交叉栏

column_bucketized ()

构造一个桶化列

估计量()

构造一个自定义估计器

estimator_spec ()

定义一个评估器规范

hook_checkpoint_saver ()

每N步或秒保存检查点

hook_global_step_waiter ()

延迟执行，直到全局步骤到达wait_until_step．

hook_history_saver ()

保存指标历史记录的自定义运行钩子

hook_logging_tensor ()

每N步，每N秒，或在结束时打印给定的张量

hook_nan_tensor ()

南损失监测

hook_progress_bar ()

用于在训练或评估期间创建和更新进度条的自定义运行钩子

hook_step_counter ()

每秒步数监视器

hook_stop_at_step ()

监视器请求在指定的步骤停止

hook_summary_saver ()

每N步保存摘要

session_run_hook ()

创建自定义会话运行钩子

run_config ()

运行配置

task_type ()

任务类型

mode_keys ()

规范模式键

metric_keys ()

规范标准键

prediction_keys ()

标准模型预测键

regressor_parse_example_spec ()

为回归量使用的TensorFlow示例生成解析规范

classifier_parse_example_spec ()

生成与分类器一起使用的TensorFlow示例解析规范

graph_keys ()

用于图形集合的标准名称

latest_checkpoint ()

获取检查点目录中的最新检查点