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HTTP流水线模型更进一步，通过发送几个连续的请求，甚至不用等待答案，减少了网络中的大部分延迟。 [图片] HTTP/2添加了用于连接管理的其他模型。
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连续的模型继续显示出改进，每次都实现了最新的最新结果：QuocNet，AlexNet，Inception（GoogLeNet），BN-Inception-v2。
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2.为构建更大更复杂的模型提供模板。 选择CIFAR-10的原因是它足够复杂，可以充分利用TensorFlow的扩展到大型模型的能力。
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在本节中，您将展开先前创建的新闻控制器和模型，以包含此功能。 创建表单 要将数据输入数据库，您需要创建一个表单，在该表单中可以输入要存储的信息。
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(x,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME') 第一卷积层 我们现在可以实现我们的第一层。
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2.选择深部的特征：选择连续列，每个分类列的嵌入维度以及隐藏的图层大小。 3.把它们放在一个Wide＆Deep模型中（DNNLinearCombinedClassifier）。 这样就结束了！
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CNN中的最终稠密层包含模型中每个目标类的单个节点（模型可能预测的所有可能类），softmax激活函数为每个节点生成0-1之间的值（所有这些softmax值的总和等于1）。
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