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How to Quantize Neural Networks with TensorFlow（如何量化神经网络的张力?）
使用浮点算法是保持准确性的最简单方法，并且GPU可以加速这些计算，所以很自然的是没有太多关注其他数字格式。 现在，我们实际上有很多模型被部署在商业应用程序中。
- TensorFlow表现 | PerformanceXLA Overview（XLA概述）
XLA Overview（XLA概述）
我们早期发布了XLA，这样开源社区可以为其开发做出贡献，并为与硬件加速器集成创建一条路径。 XLA（加速线性代数）是用于优化TensorFlow计算的线性代数的域特定编译器。
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Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
模型预测：inference()增加对提供的图像执行推断（即分类）的操作。 模型训练：loss()和train()添加计算损失，渐变，变量更新和可视化操作的摘要。
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边框大小 | box-sizing
box-sizing box-sizing 属性用于更改用于计算元素宽度和高度的默认的 CSS盒子模型。可以使用此属性来模拟不正确支持CSS盒子模型规范的浏览器的行为。
- nginx指南 | GuidesSetting up hashes
Setting up hashes
这通过减少内存访问次数来加速现代处理器散列中的关键搜索。如果散列桶大小等于一个处理器的高速缓存行大小，那么在最差情况下密钥搜索期间的内存访问次数将是两次-首先计算桶地址，第二次在桶内的密钥搜索期间。
- TensorFlow开始 | Get StartedDeep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
Deep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
Variable是一个存在于TensorFlow计算图中的值。它可以被使用，甚至被计算修改。在机器学习应用中，通常人们的模型参数是Variables。
- scikit-image测量 | measuremeasure
measure
skimage.measure.perimeter（图片，邻居）计算二进制图像中所有对象的总周长。skimage.measure.points_in_poly（点，垂直）测试点是否位于多边形内。
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How to Retrain Inception's Final Layer for New Categories（如何为新类别重新训练盗梦空间的最后一层）
虽然它不如完整运行的训练，但这对于许多应用程序来说是非常有效的，并且可以在笔记本电脑上短短三十分钟内运行，而无需GPU。
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Recurrent Neural Networks（复发性神经网络）
模型 LSTM 该模型的核心由一个LSTM单元组成，每次处理一个单词并计算句子中下一个单词的可能值的概率。网络的内存状态用零向量初始化，并在读取每个单词后得到更新。
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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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Performance Guide（性能指南）
随着GPU和其他硬件加速器变得更快，数据预处理可能成为瓶颈。 确定输入管道是否是瓶颈可能很复杂。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。
- TensorFlow教程 | TutorialsImage Recognition（图像识别）
Image Recognition（图像识别）
但这些实际上是用计算机解决的难题：它们看起来很容易，因为我们的大脑非常善于理解图像。 在过去的几年中，机器学习领域在解决这些难题方面取得了巨大的进步。
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MNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
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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Vector Representations of Words（字词的向量表示）
预测模型直接尝试根据学习的小密集嵌入向量（考虑模型的参数）来预测来自其邻居的单词。 Word2vec是一种特别有效的计算预测模型，用于从原始文本中学习单词嵌入。
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输入验证（Validating Input）
若失败，则记录下对应模型特性的错误信息。 声明规则（Rules） 要让 validate() 方法起作用，你需要声明与需验证模型特性相关的验证规则。
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您还可以使用此模型并在Android应用程序中运行。 准备 您应该确保安装了TensorFlow，并且由于该脚本下载了超过1GB的操练数据，因此您的计算机上需要良好的互联网连接和足够的可用空间。
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