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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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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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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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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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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。
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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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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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unittest2：针对Python2.4-2.6的新单元测试功能的回溯Python2.7的单元测试中增加了许多新功能，其中包括测试发现。
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The Command-Line Test Runner
R 当测试被标记为有风险时打印（见第6章）。 S 测试被跳过时打印（见第7章）。 I 当测试被标记为不完整或尚未实施时打印（见第7章）。 PHPUnit区分故障和错误。
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6. Test Structure
6测试结构 6.1一般 通过运行一个或多个测试套件来执行测试。测试套件由测试用例，配置功能和信息功能组成。测试用例可以分组在所谓的测试用例组中。
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