TensorFlow 入力パイプラインのピークパフォーマンスへの最適化

この詳細なガイドでは、TensorFlow の tf.data API を使用して TensorFlow の入力パイプラインを最適化するための実践的な戦略を解説します。prefetch、interleave、cache を活用することから、マップされた関数をラップして eager 実行を有効にするまで、この記事では、単純なセットアップで 13 秒以上かかっていたパフォーマンスが、最適化されたセットアップで 7 秒未満に劇的に改善される様子を示します。コードサンプル、タイムラインの可視化、再現可能なベンチマークが含まれており、開発者がディープラーニングモデルのトレーニングをより速く、より少ないメモリオーバーヘッドで効率的なデータ入力システムを構築するのに役立ちます。