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Tensors
秩 秩一的tf.Tensor对象是其尺寸的数量。等级的同义词包括顺序或程度或n维。请注意，TensorFlow中的排名与数学中的矩阵排名并不相同。
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Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
该脚本每10个步骤报告一次总损失以及最后一批数据处理的速度。几点意见： 第一批数据可能非常慢（例如几分钟），因为预处理线程用20,000个处理的CIFAR图像填充混洗队列。
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TensorBoard: Visualizing Learning（TensorBoard:可视化学习）
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TensorBoard: Graph Visualization（TensorBoard:图形可视化）
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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TensorFlow in other languages（TensorFlow其他语言）
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Recurrent Neural Networks（复发性神经网络）
为此，我们将使用PennTreeBank（PTB）数据集，该数据集是衡量这些模型质量的流行基准，同时规模较小，操练速度相对较快。 语言建模是许多有趣问题的关键，如语音识别，机器翻译或图像字幕。
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Graphs and Sessions（图表和会话）
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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Improving Linear Models Using Explicit Kernel Methods（使用显式内核方法改进线性模型）
本教程对我们的ML模型使用tf.contrib.learn（TensorFlow的高级机器学习API）估计器。如果你不熟悉这个API，tf.estimatorQuickstart是一个很好的开始。
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MNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
如果你已经知道MNIST是什么，以及softmax（多项逻辑）回归是什么，那么你可能更喜欢这个速度更快的教程。确保在开始任何教程之前安装TensorFlow。
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TensorFlow Version Compatibility（版本兼容性）
但是，在某些情况下，现有的TensorFlow图形和检查点可能会迁移到新版本;有关数据兼容性的详细信息，请参阅图形和检查点的兼容性 MINOR：向后兼容功能，速度改进等。
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TensorFlow Linear Model Tutorial（TensorFlow线性模型教程）
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Vector Representations of Words（字词的向量表示）
这使得训练速度更快。实际上，我们将使用非常相似的噪声对比估计（NCE）损失，对此TensorFlow具有方便的帮助功能tf.nn.nce_loss()。 让我们直观地感受这将如何在实践中发挥作用！
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Performance Guide（性能指南）
一些云解决方案的网络连接磁盘的启动速度低于50MB/秒，比旋转磁盘（150MB/秒），SATASSD（500MB/秒）和PCIeSSD（2,000MB/秒）慢。
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High-Performance Models（高性能的模型）
我们发现，当使用大输入和每秒更高采样率处理时，使用tf.FIFOQueue并tf.train.queue_runner不能饱和多个当代GPU，例如使用AlexNet训练ImageNet。
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Animated
每种动画类型都提供了一个特定的动画曲线，用于控制您的值从初始值到最终值的动画效果： Animated.decay()以初始速度开始并逐渐减速至停止。
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