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local3具有整流线性激活的完全连接层。LOCAL4具有整流线性激活的完全连接层。softmax_linear线性转换来产生logits。
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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。
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Performance Guide（性能指南）
此ResNet示例（arXiv：1512.03385）培训CIFAR-10说明了数据集API的使用tf.estimator.Estimator。
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Frequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
有关TensorFlow如何为设备分配操作的详细信息，请参阅有关使用GPU与TensorFlow的how-to文档，以及有关使用多个GPU的示例模型的CIFAR-10教程。
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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。
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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。
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构建，训练和测试多层卷积神经网络以改善结果 建立 在我们创建模型之前，我们将首先加载MNIST数据集，然后开始一个TensorFlow会话。
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5. Writing Test Suites
5.5测试用例 测试服务器所关心的最小单位是一个测试用例。每个测试用例都可以测试很多事情，例如，使用不同的参数对同一个接口函数进行多次调用。 作者可以选择在每个测试用例中添加很多或很少的测试。
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[图片] 所述MNIST数据集包括60000个训练样例和手写数字0-9，格式为28x28像素的单色图像万个测试样例。 入门 让我们为我们的TensorFlow程序设置骨架。
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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。
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在这里，紫色代表GPU，绿色代表CPU。 张量形状信息 当序列化GraphDef包括张量形状时，图形可视化器将张量标注为边缘，边缘厚度反映总张量大小。
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,jM] 例如，如果operand是f32具有值的标量2.0f，并且broadcast_sizes是{2,3}，则结果将是具有形状的数组，结果中的f32[2,3]所有值都将是2.0f。
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