estimators-pseudocodigo.py

import tensorflow as tf

# Cria-se uma model function para implementar nosso modelo
def model_fn():
  pass

# Cria-se uma input function que deve ser passada para o Estimator na maior parte
# de suas operacoes

# input function de treino
def train_input_fn():
  return dados

# input function de avaliacao
def eval_input_fn():
  return dados

# input function para predicao
def predict_input_fn():
  return dados

# cria-se um Estimator a partir da model function
estimator = tf.Estimator(model_fn=model_fn())

# Podemos entao chamar os metodos disponiveis no estimator!
# treinar modelo
estimator.train(input_fn=train_input_fn())
# avaliar modelo
estimator.eval(input_fn=eval_input_fn())
# predizer novos valores
estimator.predict(input_fn=predict_input_fn())