TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和库,用于构建和训练各种机器学习模型。
在TensorFlow中,contrib.learn是一个旧版的API,用于构建和训练机器学习模型。然而,从TensorFlow 1.14版本开始,官方不再推荐使用contrib.learn,而是推荐使用更现代化的tf.keras和tf.estimator API。
在contrib.learn中,GPU内存增长选项是一种用于动态分配GPU内存的功能。它允许TensorFlow在需要时按需增加GPU内存的大小,以适应模型和数据的需求。然而,由于一些技术限制和性能问题,这个选项在contrib.learn中被禁用。
估计器(Estimator)是TensorFlow中的一个重要概念,它提供了一种高级的API,用于简化模型的构建、训练和评估过程。估计器封装了模型的定义、损失函数、优化器和评估指标等,使得模型的开发和使用更加方便。
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