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High-Performance Models（高性能的模型）
并行化CPU到GPU数据传输 继续假定目标是8个批量为256的GPU（每个GPU32个）。一旦输入图像由CPU处理和连接在一起，我们就有8个张量，每个批量大小为32。
- TensorFlow表现 | PerformancePerformance Guide（性能指南）
Performance Guide（性能指南）
针对GPU进行优化 本节包含一般最佳实践中未涉及的GPU特定提示。在多GPU上获得最佳性能是一项挑战。常用的方法是使用数据并行。
- TensorFlow表现 | PerformanceBenchmarks（基准）
Benchmarks（基准）
- TensorFlow扩展 | ExtendTensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
TensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
工人服务（每项任务中的一项） 使用适合可用硬件（CPU，GPU等）的内核实现来安排图操作的执行。 向其他工作者服务发送和接收操作结果。 内核实现 执行单个图形操作的计算。
- TensorFlow扩展 | ExtendAdding a New Op（添加一个新Op）
Adding a New Op（添加一个新Op）
GPU内核 GPU内核分两部分实现：OpKernel和CUDA内核及其启动代码。 有时OpKernel的实现在CPU和GPU内核之间很常见，比如检查输入和分配输出。
- TensorFlow指南 | GuideGraphs and Sessions（图表和会话）
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- TensorFlow指南 | GuideVariables（变量）
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本地图像 | nativeImage
- TensorFlow开始 | Get StartedMNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
MNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
例如，上述图像的标签是5,0,4和1。 在本教程中，我们将训练一个模型来查看图像并预测它们的位数。我们的目标不是培养一个真正精心设计的模型来实现最先进的性能（尽管我们会在稍后为您提供代码！）
- TensorFlow指南 | GuideSaving and Restoring（模型存储和加载）
Saving and Restoring（模型存储和加载）
- ElectronWebview 组件 | <webview><网页视图> | <webview>
<网页视图> | <webview>
- TensorFlow扩展 | ExtendA Tool Developer's Guide to TensorFlow Model Files（工具开发者指南：TensorFlow模型文件）
A Tool Developer's Guide to TensorFlow Model Files（工具开发者指南：TensorFlow模型文件）
如果您在使用PythonAPI构建图表时没有指定一个图表，则会为您选择一个反映操作名称的图表，例如“MatMul”，并与一个单调递增的数字（如“5”）相连接。
- TensorFlow开始 | Get StartedTensorBoard: Graph Visualization（TensorBoard:图形可视化）
TensorBoard: Graph Visualization（TensorBoard:图形可视化）
- TensorFlow开始 | Get StartedDeep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
Deep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
如果您想要在GPU上运行计算或以分布式方式运行计算，则这种开销尤其糟糕，因为传输数据的成本很高。 TensorFlow也在Python之外进行繁重的工作，但为了避免这种开销，它需要更进一步。
- TensorFlow教程 | TutorialsHow to Retrain Inception's Final Layer for New Categories（如何为新类别重新训练盗梦空间的最后一层）
How to Retrain Inception's Final Layer for New Categories（如何为新类别重新训练盗梦空间的最后一层）
虽然它不如完整运行的训练，但这对于许多应用程序来说是非常有效的，并且可以在笔记本电脑上短短三十分钟内运行，而无需GPU。
- TensorFlow表现 | PerformanceOperation Semantics（操作语义）
Operation Semantics（操作语义）
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