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Parameters map 另一张图，结合当前实例。 ReturnValues 包含当前实例的所有对的新映射以及另一个映射map。
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Overview TensorFlow运行时是一个跨平台的库。图1说明了其总体架构。ACAPI将不同语言的用户级别代码与核心运行时分离。
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How to Quantize Neural Networks with TensorFlow（如何量化神经网络的张力?）
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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Using AOT compilation（使用AOT编译）
它可以减少总二进制大小，并且还可以避免一些运行时间的开销。一个典型的用例tfcompile是将推理图编译成移动设备的可执行代码。 TensorFlow图通常由TensorFlow运行时执行。
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TensorBoard:GraphVisualization TensorFlow计算图功能强大但复杂。图表可视化可以帮助您理解和调试它们。这是可视化工作的一个例子。
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Graphs and Sessions（图表和会话）
这导致了一个低级编程模型，您首先在其中定义数据流图，然后创建一个TensorFlow会话以在一组本地和远程设备上运行图的一部分。 如果您打算直接使用低级编程模型，本指南将非常有用。
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Frequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
构建张量流图 另请参阅关于构建图的API文档。 为什么c=tf.matmul(a,b)不立即执行矩阵乘法？ 在TensorFlow的PythonAPI中，a，b和c是tf.Tensor对象。
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单词流又被传给另一个bolt，在这里每个单词与一张政治人名列表比较。每遇到一个匹配的名字，第二个bolt为这个名字在数据库的计数加1。
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imageop.tovideo(image,psize,width,height) 在图像上运行垂直低通滤镜。它通过将每个目标像素计算为两个垂直对齐的源像素的平均值来实现。
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概述 在编程语言中提供TensorFlow功能可以细分为几大类： 运行预定义图：给定GraphDef（或MetaGraphDef）协议消息，能够创建会话，运行查询并获得张量结果。
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但习惯上考虑具有加性权重的图，因此图表显示了各种成本的对数。该图显示了S在L内的成本优势约为6.87，但是这意味着当S循环位于L循环内部而不是在其外部时，该查询运行速度提高约963倍。
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对于只有7行的表格，全表扫描是可以接受的，但是如果表格包含700万行，则全表扫描可能会读取兆字节的内容以找到单个8字节数字。出于这个原因，通常会试图避免全表扫描。
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