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...
TensorFlow 基础
1 计算模型 —— 计算图（Graph）
TensorFlow 中的所有计算都会被转化为计算图上的节点。TensorFlow 是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。TensorFlow中的每个计算都是计算图的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。
1. MNIST读取数据
%pylab inline
Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
在Yann LeCun教授的网站中（http://yann.lecun.com/exdb/mnist ） 对MNIST数据集做出了详细的介绍。