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3管理器功能描述 3.1特征 该工具提供的管理器是一个轻量级管理器，它基本上提供了与代理通信的手段。 它本身并不真正实现任何管理功能。这取决于用户。
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Benchmarks（基准）
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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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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Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
local3具有整流线性激活的完全连接层。LOCAL4具有整流线性激活的完全连接层。softmax_linear线性转换来产生logits。
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High-Performance Models（高性能的模型）
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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3.没有现有LLVM后端的非CPU类硬件。 注意：LLVM后端可以是官方发布的LLVM后端或内部开发的定制LLVM后端。
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屏幕外渲染 | Offscreen Rendering
OffscreenRendering 离屏渲染使您可以在位图中获取浏览器窗口的内容，因此可以在任何位置渲染它，例如3D场景中的纹理。
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Frequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
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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GPUFeatureStatus
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TensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
随着功能变得更加成熟，我们通常将它们移植到C++，以便用户可以从所有客户端语言访问优化的实现。大多数培训库仍然是Python，但C++确实支持高效推理。
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Estimators（估计量）
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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XLA Overview（XLA概述）
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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5. Writing Test Suites
用户数据指定与测试用例有关的任何数据。这些数据可以随时使用ct：userdata/3实用程序功能进行检索。silent_connections有关详细信息，请参阅无声连接部分。
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test
test.test_support用于在test.regrtest推动测试套件的同时增强您的测试。 test软件包中名称以开头的每个模块test_都是特定模块或功能的测试套件。
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9.管理实施例 | 9. Manager Implementation Example
这个例子有两个功能： 关于如何使用SNMP开发工具包的Manager组件的简单示例。 使用新管理器编写代理测试用例的简单示例。
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