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在Windows8.1和Windows8上，必须将具有应用程序用户模型ID的应用程序快捷方式安装到“开始”屏幕。但请注意，它不需要固定到“开始”屏幕。
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例如，神经网络模型可占用大量磁盘空间，原始AlexNet的浮点格式超过200MB。几乎所有的大小都被神经连接的权重所占据，因为在单个模型中经常有数百万个。
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现代网页需要许多请求（十几个或更多）来提供所需的信息量，证明这种早期模型效率低下。 HTTP/1.1中创建了两个较新的模型。持久连接模型保持连续请求之间的连接打开，减少打开新连接所需的时间。
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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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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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[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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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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邻居：{4,8}，int，可选是否使用4-或8-“连接”。在3D中，4-“连接”意味着连接的像素必须共享面，而使用8-“连接”时，它们必须仅共享边或顶点。已弃用，请connectivity改用。
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日历创建于公元前46年，但细节至少在公元8年后才可能稳定下来，也许在4世纪末才稳定下来。此外，一年开始的月份因文化而异，并不是所有的1月份都被接受为第一个月。
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颜色模型之间的转换 彩色图像可以用不同的色彩空间表示。其中最常见的色彩空间是RGB空间，其中图像具有红色，绿色和蓝色通道。
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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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