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2.为构建更大更复杂的模型提供模板。 选择CIFAR-10的原因是它足够复杂，可以充分利用TensorFlow的扩展到大型模型的能力。
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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）
以下是一些确定问题的其他方法： 通过运行检查GPU是否未充分利用nvidia-smi-l2。如果GPU利用率未达到80-100％，则输入管线可能是瓶颈。 生成一个时间表并查找大块空白（等待）。
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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）
2.具有现有LLVM后端的非CPU类硬件。 3.没有现有LLVM后端的非CPU类硬件。 注意：LLVM后端可以是官方发布的LLVM后端或内部开发的定制LLVM后端。
- 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。
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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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3. Getting Started
3.2测试用例执行 测试用例的执行如下： 图3.1：成功和不成功的测试用例执行 对于每个CommonTest被命令执行的测试用例，它会产生一个专用的进程，测试用例函数开始运行。
- Erlangcommon_test5. Writing Test Suites
5. Writing Test Suites
5.4每个测试用例的初始和结束 每个测试套件模块都可以包含可选的配置功能init_per_testcase/2和end_per_testcase/2。
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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。
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Deep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
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A Guide to TF Layers: Building a Convolutional Neural Network（TF层指南:构建卷积神经网络）
[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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MNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
训练集和测试集都包含图像及其相应的标签;例如训练图像mnist.train.images和训练标签mnist.train.labels。 每个图像是28像素×28像素。
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- Erlang指南：开始 | Guide: Getting started3.并发编程 | 3. Concurrent Programming
3.并发编程 | 3. Concurrent Programming
但是，如果第一个模式不匹配，则会测试第二个模式。如果匹配，消息将从队列中移除，并执行与第二个模式相对应的操作。如果第二个模式不匹配，则第三个模式将被尝试，直到没有更多模式要测试为止。
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3.一个困难的案例 “TPC-HQ8”是来自交易处理性能委员会的测试查询。SQLite版本3.7.17及更低版本中的查询规划人员并未选择TPC-HQ8的良好计划。
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