下面调用linear\_regressor的train()函数来训练模型。训练步骤为100步：
上面的lambda作为一个表达式，封装了my\_input\_fn()。
在上面的例子中，出现了2个超参数。
●steps:训练迭代的个数。每一步计算一批数据的误差，基于这个误差来修改模型的权重值（修改一次）。
batch size:一步中所使用的样本数量（样本的选择是随机的），比如SGD批处理大小为1。
简单来说，上述两个数字的乘积是已训练样本的总数。
8.2.4 评估模型
在模型训练后，我们就可以使用一些数据来评估这个模型。下面定义一个预测函数：
第8章 TensorFlow
223