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为了使图像处理流水线更容易解释，假设输入流水线的目标是8个GPU，批量为256（每个GPU32个）。 并行读取并处理256条记录。这从图中的256个独立的RecordInput读操作开始。
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Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
[iuzixjacq8.png] 从磁盘读取图像并扭曲它们可以使用不重要的处理时间。为了防止这些操作放慢训练速度，我们在连续填充TensorFlow队列的16个独立线程中运行它们。
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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。
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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。
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How to Quantize Neural Networks with TensorFlow（如何量化神经网络的张力?）
使用浮点算法是保持准确性的最简单方法，并且GPU可以加速这些计算，所以很自然的是没有太多关注其他数字格式。 现在，我们实际上有很多模型被部署在商业应用程序中。
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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。
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Operation Semantics（操作语义）
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