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- TensorFlow表现 | PerformanceXLA Overview（XLA概述）
XLA Overview（XLA概述）
XLA概述 注意：XLA是实验性的。大多数使用情况在性能（速度或减少的内存使用情况）方面都没有改进。我们早期发布了XLA，这样开源社区可以为其开发做出贡献，并为与硬件加速器集成创建一条路径。
- TensorFlow表现 | PerformanceDeveloping a new backend for XLA（为XLA开发一个新的后端）
Developing a new backend for XLA（为XLA开发一个新的后端）
XLA提供了一个抽象接口，新体系结构或加速器可以实现创建后端以运行TensorFlow图形。重新定位XLA应该比实现每个现有的TensorFlowOp用于新硬件更加简单和可扩展。
- TensorFlow表现 | PerformanceUsing JIT Compilation（使用JIT编译）
Using JIT Compilation（使用JIT编译）
- TensorFlow表现 | PerformancePerformance（性能）
Performance（性能）
基准测试，其中包含一系列基准测试结果.XLA（加速线性代数）是用于优化TensorFlow计算的线性代数的实验性编译器。以下指南探索XLA： XLA概述，它介绍了XLA。
- TensorFlow表现 | PerformanceBroadcasting semantics（广播语义）
Broadcasting semantics（广播语义）
广播语义 本文档描述了XLA中的广播语义如何工作。 什么是广播？ 广播是使具有不同形状的阵列具有用于算术运算的兼容形状的过程。术语是从Numpy（广播）借来的。
- TensorFlow表现 | PerformanceUsing AOT compilation（使用AOT编译）
Using AOT compilation（使用AOT编译）
编译器建立在XLA框架之上。将TensorFlow桥接到XLA框架的代码驻留在tensorflow/编译器中，其中还包括对TensorFlow图形的即时（JIT）编译的支持。
- TensorFlow表现 | PerformanceShapes and Layout（形状和布局）
Shapes and Layout（形状和布局）
形状和布局 XLAShapeproto（xla_data.proto）描述了N维数组（简称数组）的秩，大小和数据类型。 术语，表示法和惯例 数组的排名等于维数。数组的真实等级是尺寸大于1的维数。
- TensorFlow扩展 | ExtendTensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
TensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
- vb.net教程VB.Net高级教程VB.Net - 正则表达式
VB.Net - 正则表达式
i:\w+)\b"A12xlA12XLa12xl"中的"A12xl"和"A12XL"(?=子表达式)零宽度正预测先行断言。\w+(?=\.)"Heis.Thedogran.Thesunisout."
- TensorFlow表现 | PerformanceOperation Semantics（操作语义）
Operation Semantics（操作语义）
通常，这些操作一对一映射到RPC接口中定义的操作xla_data.proto。 关于术语的说明：XLA处理的通用数据类型是一个保存某种统一类型元素（例如32位浮点数）的N维数组。
- TensorFlow指南 | GuideGraphs and Sessions（图表和会话）
Graphs and Sessions（图表和会话）
TensorFlow的XLA编译器可以使用数据流图中的信息生成更快的代码，例如，通过融合相邻操作。可移植性。数据流图是模型中代码的语言无关表示。
- TensorFlow表现 | PerformancePerformance Guide（性能指南）
Performance Guide（性能指南）
TensorFlow中有许多融合操作，XLA将尽可能创建融合操作，以自动提高性能。下面收集的是精选的融合行动，可以大大提高性能，并可能被忽视。
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