TensorFlow入门15: 创建自定义的Estimator 1

在《从数据的角度理解TensorFlow鸢尾花分类程序》系列中，详细介绍了基于Estimator类中预创建(premade)的tf.estimator.DNNClassifier，来实现深度神经网络模型。预创建(premade)的意思是：神经网络的模型函数（即 model_fn）是TensorFlow自带的，如下图所示，不需要自己编写。自定义的意思是：自己编写模型函数。预创建的 Estimator 和自定义 Estimator 的唯一区别是：模型函数用TensorFlow自带的，还是自己编写。

要能自己编写模型函数，首先要能读懂TensorFlow写好的模型函数，然后模仿TensorFlow写好的模型函数，例如：_dnn_model_fn 模型函数，编写自定义的模型函数，如下图所示。

_dnn_model_fn 模型函数

下一节，我们将详细分析模型函数的编写方法，在进入下一节之前，先安装好代码比较工具，Notepad++，方便研究和学习TensorFlow代码。

1，安装Notepad++ 64bit

2，安装Notepad++ 64bit Compare 插件

安装好后，本文默认你已经下载好《下载TensorFlow鸢尾花范例程序》，请用Notepad++同时打开~\models\samples\core\get_started文件夹下的custom_estimator.py 和 premade_estimator.py，并启动 插件菜单->Compare, 可以看到两个程序之间的区别，如下图所示

比较 custom_estimator.py 和 premade_estimator.py

准备好上述工具后，下一节开始详述：TensorFlow 模型函数