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这些工具将在Tools... 11.2大系统 对于大型系统，首先在模拟和有限的场景上运行分析可能很有趣。但是，只有当许多事情同时发生，并且涉及到许多节点时，瓶颈才会出现或导致问题。
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TensorFlow模型文件的工具开发人员指南 大多数用户不需要关心TensorFlow如何将数据存储在磁盘上的内部细节，但如果您是工具开发人员，则可能会这样做。
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Large-scale Linear Models with TensorFlow（TensorFlow的大型线性模型）
具有张量流的大规模线性模型 tf.estimatorAPI为TensorFlow中的线性模型提供了一套丰富的工具（除其他外）。本文档提供了这些工具的概述。它说明： 线性模型是什么。
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Recurrent Neural Networks（复发性神经网络）
为此，我们将使用PennTreeBank（PTB）数据集，该数据集是衡量这些模型质量的流行基准，同时规模较小，操练速度相对较快。 语言建模是许多有趣问题的关键，如语音识别，机器翻译或图像字幕。
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基准类 | Benchmarking Class
另外，基准总是在框架被调用的时候开始，并且在将最终视图发送到浏览器之前由输出类结束，从而能够显示整个系统执行的非常准确的时间。
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Benchmarks（基准）
基准 概观 在多个平台上测试了一系列图像分类模型，为TensorFlow社区创建了参考点。Methodology部分详细说明了测试如何执行并且链接到了所使用的脚本。
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运行应用（Running Applications）
在浏览器底部可以看到一个工具栏。这是Yii提供的很有用的调试工具，可以记录并显示大量的调试信息，例如日志信息，响应状态，数据库查询等等。
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Simple Audio Recognition（简单的音频识别）
该工具中的数字可以让您了解模型在应用程序中的执行方式，您可以尝试调整信号平均参数以调整它以提供所需的性能。要了解适用于您的应用程序的正确参数，您可以查看生成ROC曲线以帮助您了解权衡。
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GettingStarted 有关TensorFlow编程基础的简要概述，请参阅以下指南： TensorFlowMNIST入门已经成为尝试使用新机器学习工具包的标准数据集。
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上图显示了一个广泛模型（具有稀疏特征和变换的逻辑回归），一个深层模型（具有嵌入层和多个隐藏层的前馈神经网络）和Wide＆Deep模型（两者的联合训练））。
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最简单的方法之一是在输入管道之后将模型简化为单个操作（平凡模型）并每秒测量示例。如果整个模型和平凡模型的每秒示例差异最小，则输入管线可能是瓶颈。
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