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於以TensorFlow Python API完成之深度學習模型，透過跨平台語言Java封裝TensorFlow並讀取模型生成分類與預測結果，降低於目標平台建置系統環境之複雜度，以利於快速部屬系統。

本文將說明以TensorFlow高階Python API，其中Dataset與Estimator結合之分散式深度學習模型訓練及評估系統，並採用官方建議訓練資料格式TFRecord作為輸入資料，完成訓練後以SavedModel輸出模型，建構一套可靈活轉移至其他平台的分類與預測系統。