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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。
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Benchmarks（基准）
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。
- 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。
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Using JIT Compilation（使用JIT编译）
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Developing a new backend for XLA（为XLA开发一个新的后端）
Google测试XLAforx64和ARM64体系结构。 如果硬件供应商为其硬件提供LLVM后端，则将后端与使用XLA构建的LLVM进行链接很简单。
- TensorFlow扩展 | ExtendAdding a New Op（添加一个新Op）
Adding a New Op（添加一个新Op）
测试操作。为了方便起见，我们通常在Python中执行此操作，但您也可以在C++中测试操作。如果您定义了渐变，您可以使用Python渐变检查器来验证它们。
- 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）
- Erlangcommon_test3. Getting Started
3. Getting Started
本节展示了编写基本测试套件并执行其测试用例是多么简单的事情（但对于许多模块测试而言，通常是非常复杂的）。阅读本用户指南中的其余部分时，这不一定很明显。
- ReactNative指南 | GuidesPerformance
Performance
始终确保在发布版本中测试性能。 Usingconsole.logstatements 运行捆绑应用程序时，这些语句可能会在JavaScript线程中造成严重瓶颈。
- ReactNativeAPIsViewPropTypes
ViewPropTypes
:string用于在端到端测试中定位此视图。这会禁用“仅布局视图删除”优化这个视图！androidaccessibilityComponentType?
- TensorFlow指南 | GuideEstimators（估计量）
Estimators（估计量）
此外，您可以在CPU，GPU或TPU上运行基于估算器的模型，而无需重新编码模型。估算器简化了模型开发人员之间的共享实现。您可以使用高级直观代码开发最先进的模型。
- ReactNativeComponents: ViewView
View
:string 用于在端到端测试中定位此视图。 这将禁用此视图的“仅布局视图移除”优化！ androidaccessibilityComponentType？
- TensorFlow表现 | PerformanceHow to Quantize Neural Networks with TensorFlow（如何量化神经网络的张力?）
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。
- Erlangcommon_test5. Writing Test Suites
5. Writing Test Suites
5编写测试套件 5.1对测试套件作者的支持 该ct模块提供编写测试用例的主界面。这包括例如以下内容： 打印和记录功能 读取配置数据的函数 函数用于终止带有错误原因的测试用例。
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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。
- TensorFlow开始 | Get StartedDeep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
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