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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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Using JIT Compilation（使用JIT编译）
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Adding a New Op（添加一个新Op）
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。
- TensorFlow教程 | TutorialsConvolutional Neural Networks（卷积神经网络）
Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
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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。
- TensorFlow指南 | GuideFrequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
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）。
- 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）
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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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。
- TensorFlow表现 | PerformanceXLA Overview（XLA概述）
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
,{group,group5}]},{group4,[parallel],[test4a,test4b]},{group5,[sequence],[test5a,test5b,test5c]}].
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14. Common Test Hooks
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ct_hooks
ct_hooks 模块 ct_hooks 模块摘要 通用测试顶部的回调接口。 描述 在通用测试钩（星期三）框架允许的默认行为扩展CommonTest的回调之前，所有测试套件来电之后。
- TensorFlow指南 | GuideEstimators（估计量）
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。
- Erlangcommon_test8. Running Tests and Analyzing Results
8. Running Tests and Analyzing Results
在前面的例子中，g4是终止组。因此，CommonTest执行一个测试，调用init路径中的所有配置函数g4，也就是说g1..g3..g4。
- PHPUnit指南 | GuidesThe Command-Line Test Runner
The Command-Line Test Runner
--coverage-crap4j<file>GeneratecodecoveragereportinCrap4JXMLformat.
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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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