TensorFlow Google大会总结

一、概述

　　介绍TPU，需要使用XLA编译，否则没有做内部优化，无法达到加速的效果；

　　TPU相关的性能分析器：

二、新版本的输入库

　　之前TensorFlow的输入方式：

feed_dict：太过于低效
Queue： python多线程，全局锁的问题；同样低效，而且对应其中错误的数据无法友好处理；

　　现在： input pipeline

　　　　相关函数：

　　　　　　Dataset.XX()

　　　　　　Dataset.XXX()

　　　　　　Dataset.XXXX()

　　more infomation about Dataset

三、learn2learn

　　功能：由机器来设计神经网络

　　依据：进化算法

　　解决性能问题工具：

　　　　1、timeline ---- 通过chrome来对结果进行分析　

　　　　2、nvprof

　　　　3、XXX　

四、高层API:

Estimators
keras
canned Estimators

　　只有Estimators支持分布式TensorFlow；

　 recommended：

　　使用高级api

　　Estimators

　　用tf.layer 或 tf.keras 来自定义模型

　TF Serving：

　　用于将训练好的模型部署到生产环境中；

C++ lib
- 模型保存、输出
- 通用核心架构
Binaries
- 有一些自带的功能
- 支持docker等

五、TF Lite:

　　用于支撑小型设备，例如手机等嵌入式设备

转载于:https://www.cnblogs.com/chris-cp/p/7727916.html

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