我如何训练我的DNNClassifier模型(在tensorflow中)，以从新的训练案例中学习？我没有访问初始CSV文件的权限

在TensorFlow中，您可以使用DNNClassifier模型来进行深度神经网络的训练。如果您没有访问初始CSV文件的权限，您可以尝试以下步骤来训练模型：

1. 数据准备：首先，您需要获取训练数据的权限。您可以与数据提供方或相关团队合作，以获取访问权限或者获取数据的副本。确保您已经获得了数据集，并且可以在本地或云存储中访问。
2. 数据预处理：一旦您获得了训练数据集，您需要对数据进行预处理。这包括数据清洗、特征提取、数据转换等步骤，以便将数据转换为适合训练的格式。您可以使用TensorFlow的数据预处理工具和库来完成这些任务。
3. 模型构建：在数据预处理完成后，您可以开始构建DNNClassifier模型。DNNClassifier是TensorFlow的一个高级API，它可以帮助您快速构建和训练深度神经网络模型。您可以定义模型的结构、层数、激活函数等参数，并选择适当的优化算法和损失函数。
4. 模型训练：一旦模型构建完成，您可以使用训练数据集对模型进行训练。通过迭代训练数据集的样本，模型将逐渐学习到数据集中的模式和特征。您可以指定训练的迭代次数、批量大小等参数，并监控训练过程中的性能指标和损失函数。
5. 模型评估：在模型训练完成后，您可以使用测试数据集对模型进行评估。通过计算模型在测试数据集上的准确率、精确率、召回率等指标，您可以评估模型的性能和泛化能力。根据评估结果，您可以调整模型的参数或进行进一步的优化。
6. 模型保存和部署：一旦您对模型的性能满意，您可以将模型保存为文件，并在需要的时候进行部署和使用。TensorFlow提供了保存和加载模型的API，您可以将模型保存为Protobuf格式或其他可用的格式，并在生产环境中使用。

在腾讯云中，您可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TCML）来训练和部署DNNClassifier模型。TCML提供了丰富的机器学习工具和资源，包括数据集管理、模型构建、训练和部署等功能。您可以通过TCML的控制台或API来管理和操作您的机器学习任务。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的实施步骤和腾讯云产品推荐可能会根据实际情况和需求而有所不同。建议您在实际操作中参考相关文档和资源，并与相关专家或团队进行进一步的讨论和合作。