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How to Quantize Neural Networks with TensorFlow（如何量化神经网络的张力?）
你如何量化你的模型？ TensorFlow具有内置8位计算的生产级支持。它还具有一个过程，可将用浮点数训练的多个模型转换为等量图，并使用量化计算进行推理。
- PHPImage/GraphicsMagickGmagick::quantizeimages
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一个零或一个告诉量化选择Log4（number_colors）的最佳树深度。％这个深度的树通常允许具有最少内存量和最快计算速度的参考图像的最佳表示。
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- TensorFlow表现 | PerformancePerformance（性能）
Performance（性能）
最后，我们提供以下指南： 如何用TensorFlow量化神经网络，它可以解释如何在存储和运行时使用量化来减小模型大小。量化可以提高性能，特别是在移动硬件上。
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- C++算法 | Algorithmstd::execution::parallel_policy
std::execution::parallel_policy
3%29执行策略类型作为唯一类型用于消除并行算法重载的歧义，并指示并行算法%27s执行可以被并行化、矢量化或迁移到线程%28，例如由父窃取调度程序%29执行。
- C++算法 | Algorithmstd::execution::parallel_unsequenced_policy
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3%29执行策略类型作为唯一类型用于消除并行算法重载的歧义，并指示并行算法%27s执行可以被并行化、矢量化或迁移到线程%28，例如由父窃取调度程序%29执行。
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- Yii 2.0 权威指南请求处理（Handling Requests）引导（Bootstrapping）
引导（Bootstrapping）
因为引导工作必须在处理每一次请求之前都进行一遍，因此让该过程尽可能轻量化就异常重要，请尽可能地优化这一步骤。 请尽量不要注册太多引导组件。
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TensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
我们还实施了量化，可在移动设备和高吞吐量数据中心应用等环境中实现更快的推理，并使用gemmlowp低精度矩阵库加速量化计算。
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TensorBoard: Visualizing Learning（TensorBoard:可视化学习）
您可以使用TensorBoard来可视化您的TensorFlow图形，绘制关于图形执行的量化指标，并显示其他数据，如通过它的图像。
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Deep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
我们将矢量化的输入图像乘以x权重矩阵W，并且添加偏差b。 y=tf.matmul(x,W)+b 我们可以很容易地指定一个损失函数。
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MNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
[图片] 如果我们把它写成等式，我们得到： [图片] 我们可以将这个过程“矢量化”，将其转化为矩阵乘法和矢量加法。这对计算效率很有帮助。（这也是一种有用的思考方式。）
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