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基准 概观 在多个平台上测试了一系列图像分类模型，为TensorFlow社区创建了参考点。Methodology部分详细说明了测试如何执行并且链接到了所使用的脚本。
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功能和兼容性 我可以在多台电脑上运行分布式操作吗？ 是!TensorFlow在0.8版本中获得了对分布式计算的支持。TensorFlow现在支持一台或多台计算机中的多个设备（CPU和GPU）。
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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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不同之处在于StagingArea不能保证FIFO排序，但提供更简单的功能，并且可以在CPU和GPU上与其他阶段并行执行。将输入管道分成3个并行独立运行的阶段，可扩展并充分利用大型多核环境。
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Google测试XLAforx64和ARM64体系结构。 如果硬件供应商为其硬件提供LLVM后端，则将后端与使用XLA构建的LLVM进行链接很简单。
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工人服务（每项任务中的一项） 使用适合可用硬件（CPU，GPU等）的内核实现来安排图操作的执行。 向其他工作者服务发送和接收操作结果。 内核实现 执行单个图形操作的计算。
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该团队欢迎来自社区的关于通过GitHub缺失功能和社区贡献的反馈。 我们为什么要构建XLA？ XLA与TensorFlow合作有几个目标： 提高执行速度。
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此外，您可以在CPU，GPU或TPU上运行基于估算器的模型，而无需重新编码模型。估算器简化了模型开发人员之间的共享实现。您可以使用高级直观代码开发最先进的模型。
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如果您想要开发新的功能/错误修复程序，尝试使用尚未发布的最新功能，或者使用无法合并到核心的修补程序维护自己的分支，则需要从源代码构建ReactNative。
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5.6测试用例信息功能对于每个测试用例函数，可以有一个具有相同名称但没有参数的额外函数。这是测试用例信息功能。预计会返回一个标记元组列表，其中列出了有关测试用例的各种属性。
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数据库读取测试的--blob-api选项会导致kvtest使用SQLite的sqlite3_blob_read（）功能加载blob的内容，而不是运行纯SQL语句。
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