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...
