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要查看您自己的图形，请运行TensorBoard将其指向作业的日志目录，单击顶部窗格上的图形选项卡，然后使用左上角的菜单选择适当的运行。
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Custom Data Readers（自定义数据读取器）
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Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
我们还提供了该模型的多GPU版本，它演示了： 配置模型以并行训练多个GPU卡。 在多个GPU之间共享和更新变量。 我们希望本教程为TensorFlow上的视觉任务构建更大的CNN提供了一个启动点。
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Frequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
为什么c=tf.matmul(a,b)不立即执行矩阵乘法？ 在TensorFlow的PythonAPI中，a，b和c是tf.Tensor对象。
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Extend（扩展）
添加一个自定义文件系统插件来解释了如何添加对您自己的共享或分布式文件系统的支持。 自定义数据读取器，详细说明如何添加对您自己的文件和记录格式的支持。
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呼叫tf.matmul(x,y)创建一个tf.Operation相乘的值tf.Tensor对象x和y，把它添加到默认的图形，并返回一个tf.Tensor表示相乘的结果。
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std::filesystem::create_hard_link
文件系统：：创建[医]硬[医]链接 [表格] 创建硬链接link它的目标设置为target好像是由POSIX链接%28%29*路径名称target一定存在。
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Adding a Custom Filesystem Plugin（添加自定义文件系统插件）
为了共享和保存由TensorFlow生成的某些类型的状态，该框架假定存在可靠的共享文件系统。这个共享文件系统有很多用途，例如： 通常将状态检查点保存到分布式文件系统以获得可靠性和容错性。
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Importing Data
例如，图像模型的管道可能会聚合来自分布式文件系统中的文件的数据，将随机扰动应用于每个图像，并将随机选择的图像合并为一批以进行训练。
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Importing Data（数据导入）
例如，图像模型的管道可能会聚合来自分布式文件系统中的文件的数据，将随机扰动应用于每个图像，并将随机选择的图像合并为一批以进行操练。
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