Python skflow.TENSORFLOWDNN累加器参数

我是新来的。通过下面的示例代码，我能够初始化神经网络估计器

regressor = skflow.TensorFlowDNNRegressor(
     hidden_units=[10, 10],
     steps=5000,
     learning_rate=0.1,
     batch_size=1)

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我想知道这些是TensorFlowDNNRegressor的唯一输入参数，还是有更多参数可以更改？有人能告诉我在哪里可以找到这个参数列表吗？我找不到该函数的任何文档。

我找到了该函数的文档。（格式还不是很清晰）

下面是类的不同参数：

skflow.TensorFlowDNNRegressor.__init__(
     hidden_units,
     n_classes=0,
     tf_master='',
     batch_size=32,
     steps=200,
     optimizer='SGD',
     learning_rate=0.1,
     tf_random_seed=42,
     continue_training=False,
     config_addon=None,
     verbose=1,
     max_to_keep=5,
     keep_checkpoint_every_n_hours=10000)

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我找到了这个函数的文档。（格式还不是很清晰）

下面是类的不同参数：

skflow.TensorFlowDNNRegressor.__init__(
     hidden_units,
     n_classes=0,
     tf_master='',
     batch_size=32,
     steps=200,
     optimizer='SGD',
     learning_rate=0.1,
     tf_random_seed=42,
     continue_training=False,
     config_addon=None,
     verbose=1,
     max_to_keep=5,
     keep_checkpoint_every_n_hours=10000)

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