엄범


https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/DNNClassifier

https://github.com/umbum/ML/blob/master/TF/estimator.py


고수준 API. 인자 몇개만 지정해서 넘겨주면 알아서 신경망을 구성해준다.

근데 고수준이라 역시... `` DNNClassifier`` 같은 경우 모든 hidden_units가 전결합 레이어다... 유연성이 없다는게 단점.


내부적으로 웬만한 최적화가 잘 되어 있는 것 같아 직접 구현해야 하는 경우가 아니면 대체로 이걸 사용하는게 여러가지로 이점이 있을 듯.

tflogs는 알아서 `` model_dir``에 저장되며 필요한 변수는 다 `` summary``로 등록되어 있어서 보기도 편하다.

Variables는 `` model_dir``에 자동으로 저장되고, 이후 자동으로 가장 최근 checkpoint를 불러오게 된다.

``c evalulate()/prediction()``의 경우 불러올 checkpoint를 `` checkpoint_path``에 지정해 넘길 수 있다. 지정하지 않으면 가장 최근 checkpoint를 사용한다.


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