TensorFlow 计算图是强大但复杂的。图可视化能帮助你理解并调试。这里是一个工作上可视化的例子：

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TensorBoard 涉及到的运算，通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而又难以理解的运算。

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本教程介绍在 tf.estimator 中创建输入函数。你将会得到一个总览，关于如何构建一个 input_fn 来预处理并 feed 数据到你的模型。然后，你将应用一个 input_fn 到训练，评估和预测数据中，具体实例是用一个 NN 回归器预测房价中位数。

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TensorFlow 的高级 machine learning API(tf.estimator) 使我们方便地构建，训练和评估大量 machine learning models。在本教程中，你将使用 tf.estimator 来建立一个 neural network classifier 并在鸢尾花卉数据集(Iris data set) 上基于萼片/花瓣(sepal/petal)的几何形状预测花的种类。

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源码

本教程是为了展示如何使用 TensorFlow 来训练和评估一个简单的前馈神经网络来进行手写数字的分类。我们的目标读者，是有兴趣使用TensorFlow的资深机器学习人士。

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关于本教程

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本教程面向 machine learning 与 TensorFlow 的初学者。

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12.2 让网络机器人看起来像人类用户

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11.1 OCR库描述

11.1.1 Pillow

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10.1 JavaScript简介

常用JavaScript库

jQuery

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