TensorFlow 입력 파이프라인 최적화로 최고의 성능 달성하기

이 심층 가이드에서는 `tf.data` API를 사용하여 TensorFlow 입력 파이프라인을 최적화하는 실용적인 전략을 살펴봅니다. prefetch, interleave, cache 활용부터 eager 실행을 위한 매핑된 함수 래핑까지, 이 글은 성능을 획기적으로 개선하는 방법을 보여줍니다. 초보적인 설정에서 13초 이상 걸리던 것이 최적화된 설정에서는 7초 미만으로 단축됩니다. 코드 샘플, 타임라인 시각화, 재현 가능한 벤치마킹을 포함하여 개발자가 딥러닝 모델을 더 빠르고 메모리 오버헤드를 줄여 훈련할 수 있도록 효율적인 데이터 입력 시스템을 구축하는 데 도움을 줍니다.