(TensorFlow) estimator

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\_dir에 저장되며 필요한 변수는 다 summary로 등록되어 있어서 보기도 편하다. Variables는 model\_dir에 자동으로 저장되고, 이후 자동으로 가장 최근 checkpoint를 불러오게 된다. evalulate()/prediction()의 경우 불러올 checkpoint를 checkpoint\_path에 지정해 넘길 수 있다. 지정하지 않으면 가장 최근 checkpoint를 사용한다.