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[iuzixjacq8.png] 从磁盘读取图像并扭曲它们可以使用不重要的处理时间。为了防止这些操作放慢训练速度，我们在连续填充TensorFlow队列的16个独立线程中运行它们。
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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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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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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。
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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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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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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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