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Developing a new backend for XLA（为XLA开发一个新的后端）
大多数实现将落入以下情况之一： 1.现有的CPU体系结构尚未正式由XLA支持，无论是否存在LLVM后端。 2.具有现有LLVM后端的非CPU类硬件。 3.没有现有LLVM后端的非CPU类硬件。
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屏幕外渲染 | Offscreen Rendering
OffscreenRendering 离屏渲染使您可以在位图中获取浏览器窗口的内容，因此可以在任何位置渲染它，例如3D场景中的纹理。
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XLA Overview（XLA概述）
XLA是模块化的，因为它很容易插入替代后端，以便定位一些新颖的硬件架构。用于x64和ARM64的CPU后端以及NVIDIAGPU后端均位于TensorFlow源代码树中。
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Using GPUs（使用GPU）
使用GPU 支持的设备 在典型的系统中，有多个计算设备。在TensorFlow中，支持的设备类型是CPU和GPU。他们被表示为strings。例如： "/cpu:0"：您的机器的CPU。
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Performance Guide（性能指南）
这简化了对GPU的训练，然后在CPU上运行推理。如果使用英特尔MKL优化编译TensorFlow，则会优化和支持许多操作，尤其是与基于CNN的模型相关的操作NCHW。
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而且开发者不需要关心渲染结果是如何被注入html的。下面我们将从渲染和注入这两方面展开介绍。 渲染组件 我们使用vue的服务端渲染功能，接受webpack配置对象作为输入，输出渲染的DOM和样式。
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Performance
对本机支持的视图的更新会在事件循环的每次迭代结束时批处理并发送到本机端，帧截止日期（如果一切顺利的话）。如果JavaScript线程对一个帧没有响应，它将被认为是一个丢帧。
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TensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
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。
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Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
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。 我们希望本教程为TensorFlow上的视觉任务构建更大的CNN提供了一个启动点。
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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。
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使用插件扩展引擎 | Extending Engine with plugins
它支持具有租户隔离，自动配置，加密，安全删除，快照和QoS等功能的单主机和多主机Docker环境。Contiv卷插件一个开放源代码卷插件，提供基于意图的多用户持久分布式存储。它支持Ceph和NFS。
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CSS列 在CSS列标准是一个CSS模块，增加了对多列布局的CSS支持。通过CSSColumns引入的属性，无需手动编码复杂而脆弱的结构，生成这些柱状布局变得更加容易和可靠。
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Frequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
TensorFlow在0.8版本中获得了对分布式计算的支持。TensorFlow现在支持一台或多台计算机中的多个设备（CPU和GPU）。 TensorFlow与Python3兼容吗？
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登录 | Logger
支持插入时自动监督的多个后端Logger。 格式化并截断客户端上的消息以避免堵塞Logger后端。 同步模式和异步模式之间的交替，在需要时保持性能，但在压力下也要施加背压。
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高级应用模版（Advanced Project Template）
该模板包括三个层：前端，后端和控制台，每个层都是一个单独的Yii应用程序。 该模板旨在在团队开发环境中工作。它支持在不同环境中部署应用程序。
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