Tensorflow-Logistic-Regression:使用数据集和迭代器输入数据而不是占位符的张量流中的逻辑回归

Tensorflow-Logistic回归 使用数据集和迭代器代替输入数据的占位符在张量流中进行逻辑回归该逻辑回归模型是通过使用数据集创建的，该数据集是一类用于代替占位符的张量流。 在此示例中，迭代器用于遍历数据的每个纪元，并基本上替代了对任何feed_dict命令的需要。 使用此方法训练模型所需的时间明显更快，因为数据不再需要添加到Tensorflow外部存储，而是创建为新的Tensorflow对象，可以直接在Tensorflow API上运行。