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std::atomic::operators (int)
操作是读-修改-写操作. 1%29执行原子前增量.。相当于fetch_add(1)+1... 2%29执行原子后增量.。相当于fetch_add(1)... 3%29执行原子预减量.。
- C++语言 | LanguageIncrement/decrement operators
Increment/decrement operators
解释 预增量和预减量运算符递增或递减对象的值，并返回对结果的引用。 后增量和后减量创建对象的副本，递增或递减对象的值，并返回增量或递减之前的副本。
- gulp秘籍增量编译打包，包括处理整所涉及的所有文件
增量编译打包，包括处理整所涉及的所有文件
增量编译打包，包括处理整所涉及的所有文件 在做增量编译打包的时候，有一个比较麻烦的事情，那就是你常常希望操作的是所有处理过的文件，而不仅仅是单个的文件。
- 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）
训练 一旦瓶颈完成，网络顶层的实际培训就开始了。您会看到一系列步骤输出，每个输出都显示训练准确性，验证准确性和交叉熵。训练准确性显示当前训练批次中使用的图像的百分比是否标有正确的分类。
- TensorFlow教程 | TutorialsConvolutional Neural Networks（卷积神经网络）
Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
预取输入数据的队列以隔离模型与磁盘延迟和消耗较大的图像预处理。 我们还提供了该模型的多GPU版本，它演示了： 配置模型以并行训练多个GPU卡。 在多个GPU之间共享和更新变量。
- C++迭代器 | Iteratorstd::move_iterator::operators
std::move_iterator::operators
1-2%29前增量或预递减1。 3-4%29次增加或减少后，分别减少1次. 5-6%29返回一个迭代器，该迭代器由n或-n分别就位。 7-8%29将迭代器升级为n或-n分别就位。
- C++迭代器 | Iteratorstd::reverse_iterator::operators
std::reverse_iterator::operators
1-2%29前增量或预递减1。 3-4%29次增加或减少后，分别减少1次. 5-6%29返回一个迭代器，该迭代器由n或-n分别就位。 7-8%29将迭代器升级为n或-n分别就位。
- TensorFlow表现 | PerformanceBenchmarks（基准）
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- TensorFlow表现 | PerformanceHigh-Performance Models（高性能的模型）
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在使用GPU进行训练时应始终使用NCHW。NHWC在CPU上有时更快。一个灵活的模型可以在GPU上使用NCHW进行训练，并使用NHWC在CPU上进行推理，并从训练中获得权重。
- TensorFlow开始 | Get StartedRegression Examples（回归的例子）
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- TensorFlow开始 | Get StartedTensorFlow Mechanics 101（TensorFlow力学101）
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data_sets.validation5000个图像和标签，用于迭代验证训练精度。data_sets.test10000个图像和标签，用于最终测试的训练精度。
- TensorFlow开始 | Get Startedtf.estimator Quickstart（tf.estimator快速入门）
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tf.estimator快速入门 TensorFlow的高级机器学习API（tf.estimator）可以轻松配置，训练和评估各种机器学习模型。
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训练神经网络是通过对权重施加许多微小移动来完成的，而这些小增量通常需要浮点精度才能工作（尽管这里也有研究努力使用量化表示）。 采用预先训练的模型并运行推理是非常不同的。
- TensorFlow教程 | TutorialsImproving Linear Models Using Explicit Kernel Methods（使用显式内核方法改进线性模型）
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TensorFlow广泛和深度学习教程 在之前的TensorFlow线性模型教程中，我们使用人口普查收入数据集训练了一个逻辑回归模型来预测个人年收入超过5万美元的概率。
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例如，您可能已经训练了一个五层的神经网络，现在您想要训练一个具有六层的新模型，以重用五个已训练层的现有权重。您可以使用保存程序恢复前五层的权重。
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训练模型 现在我们已经定义了我们的模型和训练损失函数，使用TensorFlow进行训练非常简单。由于TensorFlow知道整个计算图，因此它可以使用自动微分来查找相对于每个变量的损失梯度。
- TensorFlow开始 | Get StartedMNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
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训练集和测试集都包含图像及其相应的标签;例如训练图像mnist.train.images和训练标签mnist.train.labels。 每个图像是28像素×28像素。
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