本文翻译自《Up-sampling with Transposed Convolution》，这篇文章对转置卷积和反卷积有着很好的解释，这里将其翻译为中文，以飨国人。

在TensorFlow中自带有queue和TFrecord以用为异步并行加载数据，以提高整体系统的性能，但是有些情况下，并不需要或者不能用TFrecord，这个时候，可以手动写一个简单的并行加载数据的框架，可以大大提高系统的性能。

A little trick...

在TensorFlow中，一旦模型训练完成，就需要对其进行持久化操作，也就是将其保存起来，在需要进行对新样本进行测试时，程序加载已经持久化后的模型。在这个过程中就涉及到了模型的持久化操作，在这里简单分享下自己的所见所学。

本文翻译自： 《Prototyping kernels and advanced visualization with Python ops》， 如有侵权请联系删除，仅限于学术交流，请勿商用。如有谬误，请联系指出。

本文翻译自： 《Control flow operations: conditionals and loops》， 如有侵权请联系删除，仅限于学术交流，请勿商用。如有谬误，请联系指出。

本文翻译自： 《Understanding order of execution and control dependencies》， 如有侵权请联系删除，仅限于学术交流，请勿商用。如有谬误，请联系指出。

本文翻译自： 《Take advantage of the overloaded operators》， 如有侵权请联系删除，仅限于学术交流，请勿商用。如有谬误，请联系指出。

本文翻译自： 《Feeding data to TensorFlow》， 如有侵权请联系删除，仅限于学术交流，请勿商用。如有谬误，请联系指出。

本文翻译自： 《Broadcasting the good and the ugly》， 如有侵权请联系删除，仅限于学术交流，请勿商用。如有谬误，请联系指出。