- Nightly builds:
  - [Linux CPU-only](https://storage.googleapis.com/tensorflow-nightly/github/tensorflow/lib_package/libtensorflow-cpu-linux-x86_64.tar.gz)
  - [Linux GPU](https://storage.googleapis.com/tensorflow-nightly/github/tensorflow/lib_package/libtensorflow-gpu-linux-x86_64.tar.gz)

github.com/klauspost/compress v1.17.8/go.mod h1:Di0epgTjJY877eYKx5yC51cX2A2Vl2ibi7bDH9ttBbw=
github.com/klauspost/cpuid/v2 v2.0.1/go.mod h1:FInQzS24/EEf25PyTYn52gqo7WaD8xa0213Md/qVLRg=
github.com/klauspost/cpuid/v2 v2.2.7 h1:ZWSB3igEs+d0qvnxR/ZBzXVmxkgt8DdzP6m9pfuVLDM=
github.com/klauspost/cpuid/v2 v2.2.7/go.mod h1:Lcz8mBdAVJIBVzewtcLocK12l3Y+JytZYpaMropDUws=
github.com/minio/md5-simd v1.1.2 h1:Gdi1DZK69+ZVMoNHRXJyNcxrMA4dSxoYHZSQbirFg34=

)

config_setting(
    name = "arm",
    values = {"cpu": "arm"},
    visibility = ["//visibility:public"],
)

config_setting(
    name = "armeabi",
    values = {"cpu": "armeabi"},
    visibility = ["//visibility:public"],
)

config_setting(
    name = "armeabi-v7a",
    values = {"cpu": "armeabi-v7a"},
    visibility = ["//visibility:public"],
)

config_setting(

	}
	if types.Contains(madmin.MetricsCPU) {
		m.Aggregated.CPU = &madmin.CPUMetrics{
			CollectedAt: UTCNow(),
		}
		cm, err := c.Times(false)
		if err != nil {
			m.Errors = append(m.Errors, fmt.Sprintf("%s: %v (cpuTimes)", byHostName, err.Error()))
		} else {
			// not collecting per-cpu stats, so there will be only one element
			if len(cm) == 1 {
				m.Aggregated.CPU.TimesStat = &cm[0]
			} else {

A smaller CPU-only package is also available:

```
$ pip install tensorflow-cpu
```

To update TensorFlow to the latest version, add `--upgrade` flag to the above
commands.

*Nightly binaries are available for testing using the
[tf-nightly](https://pypi.python.org/pypi/tf-nightly) and
[tf-nightly-cpu](https://pypi.python.org/pypi/tf-nightly-cpu) packages on PyPi.*

require (
	github.com/dustin/go-humanize v1.0.1 // indirect
	github.com/goccy/go-json v0.10.2 // indirect
	github.com/google/uuid v1.6.0 // indirect
	github.com/klauspost/compress v1.17.8 // indirect
	github.com/klauspost/cpuid/v2 v2.2.7 // indirect
	github.com/minio/md5-simd v1.1.2 // indirect
	github.com/rs/xid v1.5.0 // indirect
	github.com/stretchr/testify v1.7.0 // indirect
	golang.org/x/crypto v0.23.0 // indirect

///

### 공식 도커 이미지에 있는 프로세스 개수

이 이미지에 있는 **프로세스 개수**는 가용한 CPU **코어들**로 부터 **자동으로 계산**됩니다.

이것이 의미하는 바는 이미지가 CPU로부터 **최대한의 성능**을 **쥐어짜낸다**는 것입니다.

여러분은 이 설정 값을 **환경 변수**나 기타 방법들로 조정할 수 있습니다.

그러나 프로세스의 개수가 컨테이너가 실행되고 있는 CPU에 의존한다는 것은 또한 **소요되는 메모리의 크기** 또한 이에 의존한다는 것을 의미합니다.

## 资源利用率

您的服务器是一个**资源**，您可以通过您的程序消耗或**利用**CPU 上的计算时间以及可用的 RAM 内存。

您想要消耗/利用多少系统资源？ 您可能很容易认为“不多”，但实际上，您可能希望在不崩溃的情况下**尽可能多地消耗**。

如果您支付了 3 台服务器的费用，但只使用了它们的一点点 RAM 和 CPU，那么您可能**浪费金钱** 💸，并且可能 **浪费服务器电力** 🌎，等等。

在这种情况下，最好只拥有 2 台服务器并使用更高比例的资源（CPU、内存、磁盘、网络带宽等）。

另一方面，如果您有 2 台服务器，并且正在使用 **100% 的 CPU 和 RAM**，则在某些时候，一个进程会要求更多内存，并且服务器将不得不使用磁盘作为“内存” （这可能会慢数千倍），甚至**崩溃**。 或者一个进程可能需要执行一些计算，并且必须等到 CPU 再次空闲。

// ContainerResourceMetricSource indicates how to scale on a resource metric known to
// Kubernetes, as specified in requests and limits, describing each pod in the
// current scale target (e.g. CPU or memory).  The values will be averaged
// together before being compared to the target.  Such metrics are built in to
// Kubernetes, and have special scaling options on top of those available to

      TFE_NewContext(opts.get(), status.get()), TFE_DeleteContext);
  ASSERT_EQ(TF_GetCode(status.get()), TF_OK) << TF_Message(status.get());

  // Create a parallel device with two CPUs
  const char* first_device_name =
      "/job:localhost/replica:0/task:0/device:CUSTOM:0";
  std::array<const char*, 2> first_underlying_devices{
      "/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0",