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[iuzixjacq8.png] 从磁盘读取图像并扭曲它们可以使用不重要的处理时间。为了防止这些操作放慢训练速度，我们在连续填充TensorFlow队列的16个独立线程中运行它们。
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这意味着培训期间的准确性和速度是首要任务。使用浮点算法是保持准确性的最简单方法，并且GPU可以加速这些计算，所以很自然的是没有太多关注其他数字格式。 现在，我们实际上有很多模型被部署在商业应用程序中。
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并行化CPU到GPU数据传输 继续假定目标是8个批量为256的GPU（每个GPU32个）。一旦输入图像由CPU处理和连接在一起，我们就有8个张量，每个批量大小为32。
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任务之间的这种特殊分工不是必需的，但是分布式培训是很常见的。 图2 请注意，分布式主和辅助服务仅存在于分布式TensorFlow中。
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此负载测试底层硬件和框架以准备实际培训的数据。我们从合成数据开始，将磁盘I/O作为变量移除并设置基线。然后使用真实数据验证TensorFlow输入管道和底层磁盘I/O是否使计算单元饱和。
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要编译任何现有的Electron应用程序，请确保您具有以下要求： 带有周年更新的Windows10（2016年8月2日发布） Windows10SDK，可在此下载 至少节点4（检查，运行node-v）
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测试集是一种额外的安全措施，可以确保您不仅以适合培训和验证集的方式对您的模型进行调整，而且还可以确保您的模型不会涉及范围更广的输入。
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请先在终端/控制台窗口中运行命令node-v和npm-v，来验证一下你正在运行node8.x和npm5.x以上的版本。更老的版本可能会出现错误，更新的版本则没问题。
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许多TensorFlow用户将图形和训练好的模型保存到磁盘以备后期评估或进行额外培训，但最终会在更高版本上运行保存的图形或模型。
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企业级客户端/服务器SQL数据库引擎通常不会提供此保证。在客户端/服务器SQL数据库引擎中，服务器会跟踪表的大小和索引质量的统计信息，查询计划程序使用这些统计信息来帮助选择最佳计划。
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