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训练集和测试集都包含图像及其相应的标签;例如训练图像mnist.train.images和训练标签mnist.train.labels。 每个图像是28像素×28像素。
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Using JIT Compilation（使用JIT编译）
额外的副本使XLA和TensorFlow操作符在同一个图中混合成本很高。 教程 本教程将介绍如何在开启JIT的情况下训练MNISTsoftmax的简单版本。
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训练 一旦瓶颈完成，网络顶层的实际培训就开始了。您会看到一系列步骤输出，每个输出都显示训练准确性，验证准确性和交叉熵。训练准确性显示当前训练批次中使用的图像的百分比是否标有正确的分类。
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如果您想要在GPU上运行计算或以分布式方式运行计算，则这种开销尤其糟糕，因为传输数据的成本很高。 TensorFlow也在Python之外进行繁重的工作，但为了避免这种开销，它需要更进一步。
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data_sets.validation5000个图像和标签，用于迭代验证训练精度。data_sets.test10000个图像和标签，用于最终测试的训练精度。
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tf.estimator快速入门 TensorFlow的高级机器学习API（tf.estimator）可以轻松配置，训练和评估各种机器学习模型。
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skimage.graph.MCP（成本，抵消...）通过给定nd成本数组查找最小成本路径的类。skimage.graph.MCP_Connect（成本，抵消...）使用距离加权最小成本函数连接源点。
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在使用GPU进行训练时应始终使用NCHW。NHWC在CPU上有时更快。一个灵活的模型可以在GPU上使用NCHW进行训练，并使用NHWC在CPU上进行推理，并从训练中获得权重。
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TensorFlow广泛和深度学习教程 在之前的TensorFlow线性模型教程中，我们使用人口普查收入数据集训练了一个逻辑回归模型来预测个人年收入超过5万美元的概率。
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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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复制训练 一种称为“数据并行性”的通用训练配置涉及多个任务，在不同的小批量数据上一个worker工作训练相同的模型，更新ps作业中一个或多个任务中托管的共享参数。所有任务通常运行在不同的机器上。
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cost-表示应该使用的算法成本。这些值的例子可以在crypt()页面找到。 如果省略，则使用默认值10。这是一个很好的基准成本，但您可能需要考虑根据您的硬件来增加它。
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第二个变体将采用另外三个参数来定义插入，替换和删除操作的成本。这比变种更具普遍性和适应性，但效率不高。 参数 str1 其中一个字符串正在评估Levenshtein距离。
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