Tensorflow-使用基本步骤（5）

层次结构

下图显示了 TensorFlow 工具包的当前层次结构：

较高级别的抽象层更易于使用，但（设计方面）不够灵活。Google建议我们先从最高级 API 入手，让所有组件正常运作起来。如果您希望在某些特殊建模方面能够更加灵活一些，则可以降低一个级别。请注意，每个级别都是使用低级 API 构建的，因此降低层次结构级别应该比较直观。

tf.estimator API

我们将使用 tf.estimator 来完成机器学习速成课程中的大部分练习。您在练习中所做的一切都可以在较低级别（原始）的 TensorFlow 中完成，但使用 tf.estimator 会大大减少代码行数。

tf.estimator 与 scikit-learn API 兼容。 scikit-learn 是极其热门的 Python 开放源代码机器学习库，拥有超过 10 万名用户，其中包括许多 Google 员工。

概括而言，以下是在 tf.estimator 中实现的线性回归程序的格式：

import tensorflow as tf

#Set up a linear classifier.
classifier = tf.estimator.LinearClassifier()

#Train the model on some example data.
classifier.train(input_fn=train_input_fn, steps=2000)

#Use it to predict.
predictions = classifier.predict(input_fn=predict_input_fn)