TensorFlow架构 我们为大规模分布式训练和推理设计了TensorFlow,但它也足够灵活,可以支持新机器学习模型和系统级优化的实验。 本文档描述了使这种规模和灵活性相结合的系统架构。
其中大部分是“源”文件,因为它们存储在SQLite版本控制系统中,并且可以在普通文本编辑器中手动编辑。但是一些C语言文件是使用脚本或辅助程序生成的。
警告 如果使用的值Timeout小于操作系统建立关联所花费的最大时间(如果使用默认值,RFC4960则大约需要4.5分钟)可能会导致返回值不一致或不正确。
此外还包括了email软件包提供的所有类和模块的详细规范,使用该email软件包时可能遇到的异常类,一些辅助实用程序以及一些示例。

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