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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。
- Yii 2.0 权威指南接收用户数据（Getting Data from Users）收集列表输入（Collecting Tabular Input）
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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Using JIT Compilation（使用JIT编译）
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High-Performance Models（高性能的模型）
高性能模型 本文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统类型和网络拓扑的高度可扩展模型。本文档中的技术利用了一些低级的TensorFlowPython基元。
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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。
- TensorFlow指南 | GuideEstimators（估计量）
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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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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CodeIgniter功能 | CodeIgniter Features
编码特征 由于他们不告诉你关于用户体验的信息，或者它的设计有多直观或智能，因此它们本身的特点是判断应用程序的一种非常糟糕的方式。功能不会透露任何有关代码质量，性能，注意细节或安全实践的内容。
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建立一个Softmax回归模型 在本节中，我们将建立一个单线性层的softmax回归模型。在下一节中，我们将扩展到具有多层卷积网络的softmax回归的情况。
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