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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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目标函数是在整个数据集上定义的，但我们通常使用一个示例（或通常在示例的'minibatch'中）通过随机梯度下降（SGD）对其进行优化。所以我们来看看这个过程的一个步骤。
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在某些情况下，您将拥有一个可以加速8位计算的DSP芯片，这可以提供很多优势。 将计算结果移至8位可以帮助您更快地运行模型，并降低功耗（这对于移动设备尤为重要）。
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这意味着在单个执行线程中，相对于由易失性访问序列点分隔的另一个可见副作用，无法优化或重新排序易失性访问。 将非易失性值转换为易失性类型不起作用。
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我们可以把它解释为一大堆数字： [图片] 我们可以将这个数组变成28x28=784数字的向量。只要我们在图像之间保持一致，无论如何将阵列弄平。
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Canvas可以通过手动图像数据操作为清晰边缘/优化对比度提供后备解决方案。 [表格] 语法 取值 auto默认值，应使用最大化图像外观的算法来缩放图像。
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[iuzixjacq8.png] 从磁盘读取图像并扭曲它们可以使用不重要的处理时间。为了防止这些操作放慢训练速度，我们在连续填充TensorFlow队列的16个独立线程中运行它们。
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大const返回元素序列的重载会创建一个新的std::valarray对象。非-const重载包含对数组元素的引用的返回类。
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通过保持验证集不同，您可以确保该模型能够处理以前从未见过的数据。测试集是一种额外的安全措施，可以确保您不仅以适合培训和验证集的方式对您的模型进行调整，而且还可以确保您的模型不会涉及范围更广的输入。
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