Optimisation des pipelines d'entrée TensorFlow pour une performance de pointe

Cette guide approfondie présente des stratégies pratiques pour optimiser les pipelines d'entrée TensorFlow en utilisant l'API tf.data. De l'exploitation de la prélecture, de l'intercalation et de la mise en cache à l'enveloppement de fonctions mappées pour l'exécution impatiente, l'article montre comment les performances peuvent être améliorées de manière spectaculaire - passant de plus de 13 secondes dans un setup naïf à moins de 7 secondes dans un setup optimisé. Inclut des exemples de code, des visualisations de chronologie et des benchmarks reproductibles pour aider les développeurs à construire des systèmes d'entrée de données efficaces pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique plus rapidement et avec moins de surcharge de mémoire.