Оценки TensorFlow против ручного / сеансового

Question

Я довольно плохо знаком с глубоким изучением и TensorFlow, и в наборе лекций из курса, который я беру, они рассказывают о двух методах использования TensorFlow: использование оценщиков и использование сессий. Кажется, что метод оценки гораздо проще для понимания и проще, так как он похож на то, что я сделал с использованием пакетов классификатора sklearn. Есть ли какая-то конкретная причина, по которой можно использовать сессии вместо оценщиков? Или это будет зависеть от типа набора данных, с которым я имею дело?

Answer 1

Простой ответ будет:

Оценщик скрывает от пользователя некоторые концепции TensorFlow, такие как Graph и Session.Это лучше всего подходит для новичков, поскольку позволяет начинающим учащимся гораздо легче начать работу (это не имеет ничего общего с типом набора данных, просто используйте tf.dataset API для записи input_fn, что достаточно для предоставления входных данных для оценки).

После того, как вы немного поиграете с tenorflow, определенно необходимо понять, как работает Estimator и, возможно, начать использовать низкоуровневые API, чтобы стать экспертом.