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多模型同时输入（Getting Data for Multiple Models）
多模型的复合表单 在复杂的用户界面可能会发生，用户在表单中填写数据后将其保存在数据库的不同表中。yii形式的表单与单模型表单相比可以让你用更加简单的方法来创建。
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Performance Guide（性能指南）
TensorFlow中有许多融合操作，XLA将尽可能创建融合操作，以自动提高性能。下面收集的是精选的融合行动，可以大大提高性能，并可能被忽视。
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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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XLA Overview（XLA概述）
编译子图以减少短暂Ops的执行时间，以消除TensorFlow运行时间的开销，融合流水线操作以减少内存开销，并专用于已知张量形状以允许更积极的恒定传播。 改善内存使用。
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使用插件扩展引擎 | Extending Engine with plugins
网络插件 插入描述Contiv网络一个开源网络插件，为多租户微服务部署提供基础架构和安全策略，同时为非容器工作负载提供物理网络集成。
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收集列表输入（Collecting Tabular Input）
收集列表输入 有时你需要在一个表单中以单一的形式处理多个模型。例如，有多个设置，每个设置存储为一个name-value，并通过 Setting活动记录模型来表示。这种形式也常被称为“列表输入”。
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2.为构建更大更复杂的模型提供模板。 选择CIFAR-10的原因是它足够复杂，可以充分利用TensorFlow的扩展到大型模型的能力。
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Estimators（估计量）
估算器的优点 估算人员提供以下好处： 您可以在本地主机上或分布式多服务器环境中运行基于估算器的模型，而无需更改模型。此外，您可以在CPU，GPU或TPU上运行基于估算器的模型，而无需重新编码模型。
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创建表单（Creating Forms）
如果是基于模型的表单应首选这种方式。此外，在yii\helpers\Html中也有一些实用的方法用于添加按钮和帮助文本。
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用CrossedColumn交叉多列 单独使用每个基本特征列可能不足以解释数据。例如，不同职业的教育与标签（收入>50,000美元）之间的关系可能会有所不同。
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损失表明模型的预测在单个示例上有多糟糕；我们试图在所有示例中进行培训的同时尽量减少这一点在这里，我们的损失函数是目标和应用于模型预测的softmax激活函数之间的交叉熵。
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column-rule-style 通过column-rule-styleCSS属性，可以设置在多列布局的列之间绘制的规则的样式。
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