总结
在本章中，我们浏览了一些构建在 TensorFlow 之上的高级库。我们了解了 TF Estimator，TF Slim，TFLearn，PrettyTensor 和 Sonnet。我们为所有五个实现了 MNIST 分类示例。如果您无法理解模型的细节，请不要担心，因为为 MNIST 示例构建的模型将在以下章节中再次介绍。
我们总结了下表中提供的库和框架，如下表所示：
| 高级库 | 文档链接 | 源代码链接 | pip3 安装包 |
|---|---|---|---|
| TF Estimator | https://www.tensorflow.org/get_started/estimator | https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/python/estimator | 预先安装了 TensorFlow |
| TF Slim | https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r1.4/tensorflow/contrib/slim | https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r1.4/tensorflow/contrib/slim | preinstalled with TensorFlow |
| TFLearn | http://tflearn.org/ | https://github.com/tflearn/tflearn | tflearn |
| PrettyTensor | https://github.com/google/prettytensor/tree/master/docs | https://github.com/google/prettytensor | prettytensor |
| Sonnet | https://deepmind.github.io/sonnet/ | https://github.com/deepmind/sonnet | dm-sonnet |
在下一章中，我们将了解 Keras，这是用于创建和训练 TensorFlow 模型的最流行的高级库。