オープンソースの機械学習ライブラリ「TensorFlow 2.3」がリリース

「TensorFlow 2.3」では、データのロードと前処理をさらに容易にし、1台のマシンで作業している場合でも、複数のマシンで作業している場合でも、入力パイプラインのボトルネックを解決する新たな機能が追加されている。 「tf.data」では、入力パイプラインのボトルネックを解決してリソース使用率を改善すべく、トレーニングジョブと並行して実行されるデータ処理ワーカーのCPUクラスターに入力前処理をオフロードして、アクセラレータの使用率を向上する方法が提供されたほか、入力前処理パイプラインの出力をディスクに保持することができるスナップショットAPIが追加された。 また「TF Profiler」では、モデルのメモリ使用量を可視化するメモリプロファイラと、モデル内のPython関数呼び出しをトレースできるPythonトレーサが追加されている。 ほかにも、Keras Preprocessing L