TensorFlow中的estimator是一個高級API，用于簡化模型的訓練、評估和預測過程。Estimator可以幫助用戶更輕松地構建和部署各種機器學習模型，如線性回歸、分類、聚類等。
Estimator提供了一個統一的接口，使得用戶可以更容易地在不同的模型之間切換，而不必修改太多代碼。使用Estimator，用戶只需要定義模型的結構、損失函數和優化器，然后通過Estimator提供的方法進行訓練、評估和預測操作。
Estimator還提供了一些方便的功能，如輸入函數（input function）和特征列（feature column），可以幫助用戶更方便地處理數據輸入和特征工程的問題。
總的來說，Estimator提供了一種更高級、更易用的方式來構建、訓練和部署機器學習模型，使得用戶可以更加專注于模型的設計和應用，而不用過多地關注底層的實現細節。
