TensorFlow中的estimator是一个高级API，用于简化模型的训练、评估和预测过程。Estimator可以帮助用户更轻松地构建和部署各种机器学习模型，如线性回归、分类、聚类等。
Estimator提供了一个统一的接口，使得用户可以更容易地在不同的模型之间切换，而不必修改太多代码。使用Estimator，用户只需要定义模型的结构、损失函数和优化器，然后通过Estimator提供的方法进行训练、评估和预测操作。
Estimator还提供了一些方便的功能，如输入函数（input function）和特征列（feature column），可以帮助用户更方便地处理数据输入和特征工程的问题。
总的来说，Estimator提供了一种更高级、更易用的方式来构建、训练和部署机器学习模型，使得用户可以更加专注于模型的设计和应用，而不用过多地关注底层的实现细节。