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High-Performance Models（高性能的模型）
渐变在每个服务器上的所有GPU上累积，然后将每个服务器聚合渐变应用于主副本。在所有工作人员这样做后，每个工作人员都会从主副本更新其变量副本。 以下是关于每种方法的更多细节。
- Redux方法 | Recipes服务器渲染（Server Rendering）
服务器渲染（Server Rendering）
服务器渲染（ServerRendering） 服务器端渲染最常见的用例是当用户（或搜索引擎搜寻器）首次请求我们的应用程序时处理初始渲染。
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Benchmarks（基准）
- Docker公证 | Notary服务器配置（公证） | Server configuration (Notary)
服务器配置（公证） | Server configuration (Notary)
公证服务器配置文件 本文档适用于那些希望指定自定义选项的运行自己的公证服务 概述 公证服务器需要配置文件，并且必须使用命令行中的-config选项指定配置文件的路径。
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TensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
“PS”代表“参数服务器”：负责存储和更新模型参数的任务。其他任务在更新这些参数时会优化参数。任务之间的这种特殊分工不是必需的，但是分布式培训是很常见的。
- Electron指南 | Guides屏幕外渲染 | Offscreen Rendering
屏幕外渲染 | Offscreen Rendering
两种渲染模式 GPU加速 GPU加速渲染意味着GPU被用于合成。由于该帧必须从需要更高性能的GPU复制，因此该模式比另一个慢得多。这种模式的好处是支持WebGL和3DCSS动画。
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Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
我们还提供了该模型的多GPU版本，它演示了： 配置模型以并行训练多个GPU卡。 在多个GPU之间共享和更新变量。 我们希望本教程为TensorFlow上的视觉任务构建更大的CNN提供了一个启动点。
- TensorFlow表现 | PerformanceXLA Overview（XLA概述）
XLA Overview（XLA概述）
结果是在服务器和移动平台上的速度，内存使用率和可移植性得到了改善。最初，大多数用户不会从XLA中看到很大的好处，但是欢迎您通过使用即时（JIT）编译或提前编译（AOT）的XLA进行试验。
- TensorFlow表现 | PerformancePerformance Guide（性能指南）
Performance Guide（性能指南）
针对GPU进行优化 本节包含一般最佳实践中未涉及的GPU特定提示。在多GPU上获得最佳性能是一项挑战。常用的方法是使用数据并行。
- TensorFlow配置 | DeployDistributed TensorFlow（tensorflow分布式）
Distributed TensorFlow（tensorflow分布式）
要创建集群，您需要为集群中的每个任务启动一台TensorFlow服务器。每个任务通常运行在不同的机器上，但您可以在同一台机器上运行多个任务（例如，控制不同的GPU设备）。
- Vue.js指南 | Guide25. Server-Side Rendering（服务器端呈现）
Server-Side Rendering（服务器端呈现）
- TensorFlow指南 | GuideFrequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
Frequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
TensorFlow现在支持一台或多台计算机中的多个设备（CPU和GPU）。 TensorFlow与Python3兼容吗？
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Using JIT Compilation（使用JIT编译）
- ElectronAPI·对象 | API·ObjectsGPUFeatureStatus
GPUFeatureStatus
- TensorFlow指南 | GuideGraphs and Sessions（图表和会话）
Graphs and Sessions（图表和会话）
<DEVICE_INDEX>是一个表示设备索引的非负整数，例如，用于区分同一进程中使用的不同GPU设备。 您不需要指定设备规范的每个部分。
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