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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）
- 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。
- 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。
- 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。
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MNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
例如，上述图像的标签是5,0,4和1。 在本教程中，我们将训练一个模型来查看图像并预测它们的位数。我们的目标不是培养一个真正精心设计的模型来实现最先进的性能（尽管我们会在稍后为您提供代码！）
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Deep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
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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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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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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Operation Semantics（操作语义）
,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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