Tensorflow: RC 0.10比0.9慢3倍

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了一个灵活的平台，用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow的版本号通常以RC（Release Candidate）或者正式版本的形式发布。

对于给出的问题，根据提供的信息，可以得出以下答案：

TensorFlow RC 0.10相对于0.9版本慢3倍的原因可能是由于以下几个方面的改进和变化：

1. 优化算法：TensorFlow团队在新版本中可能对算法进行了优化，以提高训练和推理的效率。这些优化可能包括改进的梯度计算方法、更高效的矩阵运算实现等。
2. 新功能引入：新版本的TensorFlow可能引入了一些新的功能和特性，这些功能可能会增加计算和内存开销，导致整体性能下降。例如，新版本可能支持更复杂的模型结构或者更高级的操作，这些操作可能需要更多的计算资源。
3. 代码优化：新版本的TensorFlow可能对代码进行了优化，以提高代码的可读性和可维护性。这些优化可能会导致一些性能上的损失，但可以提高开发效率和代码质量。

针对TensorFlow RC 0.10比0.9慢3倍的情况，可以采取以下措施来改善性能：

1. 升级到最新版本：TensorFlow团队通常会在新版本中修复性能问题和bug，因此升级到最新版本可能会解决性能下降的问题。
2. 优化模型和代码：检查模型和代码中是否存在性能瓶颈，例如是否有大量的冗余计算、是否可以使用更高效的算法等。通过优化模型和代码，可以提高TensorFlow的性能。
3. 调整超参数：尝试调整TensorFlow的超参数，例如学习率、批量大小等，以找到最佳的性能配置。
4. 使用硬件加速：如果条件允许，可以考虑使用GPU或者TPU等硬件加速设备来提高TensorFlow的性能。

腾讯云提供了一系列与TensorFlow相关的产品和服务，可以帮助用户更好地使用和优化TensorFlow：

1. 腾讯云AI引擎：提供了基于TensorFlow的AI模型训练和推理服务，支持分布式训练、模型转换和部署等功能。详情请参考：腾讯云AI引擎
2. 腾讯云GPU实例：提供了强大的GPU计算能力，可以加速TensorFlow的训练和推理过程。详情请参考：腾讯云GPU实例
3. 腾讯云容器服务：提供了容器化部署和管理的平台，可以方便地部署和扩展TensorFlow模型。详情请参考：腾讯云容器服务

请注意，以上提到的腾讯云产品仅作为示例，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务，具体选择应根据实际需求和预算来决定。