使用tf.estimator.Estimator时，步骤始终为0
是指在使用TensorFlow的高级API之一tf.estimator中的Estimator类时，训练模型的步骤始终为0。这是因为在Estimator中，训练模型的步骤是由Estimator的train方法自动处理的，开发者无需手动编写训练步骤。
tf.estimator.Estimator是TensorFlow提供的一个高级API，用于简化模型的训练、评估和推理过程。它提供了一种更高层次的抽象，使开发者能够更专注于模型的设计和调试，而无需过多关注底层的细节。
使用tf.estimator.Estimator进行模型训练的一般步骤如下：
- 定义模型函数：开发者需要定义一个模型函数，该函数描述了模型的结构和计算图。模型函数接受输入特征和标签作为参数，并返回一个tf.estimator.EstimatorSpec对象，该对象包含了模型的损失函数、优化器和评估指标等信息。
- 创建Estimator对象：通过调用tf.estimator.Estimator类的构造函数，创建一个Estimator对象。构造函数接受模型函数、模型保存路径和其他配置参数作为输入。
- 定义输入函数：开发者需要定义一个输入函数，该函数负责提供训练数据和标签。输入函数可以从文件、数据库或其他数据源中读取数据，并将其转换为TensorFlow的数据格式。输入函数应返回一个tf.data.Dataset对象，该对象包含了训练样本和标签。
- 训练模型：通过调用Estimator对象的train方法，传入输入函数和训练步数，开始训练模型。Estimator会自动处理训练过程，包括数据的加载、模型的前向传播、损失函数的计算、梯度的求解和参数的更新。
在使用tf.estimator.Estimator时，步骤始终为0意味着开发者无需手动编写训练步骤，只需按照上述步骤定义模型函数、创建Estimator对象、定义输入函数，并调用train方法即可开始训练模型。这种高级API的设计使得模型训练变得更加简单和高效。
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tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)
es
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