tensorflow2のtf.dataを使ってaugmentationを高速化する - Qiitaはじめに Kerasやtf.kerasのImageDataGeneratorは遅いので、tf.data.Datasetを使って学習を高速化してみます。 今回データ水増しにはKeras Preprocesing Layerを使用します。注：tensorflow2.3.0では使用可能ですが、まだ実験段階の機能とのことです。なのでご注意ください。 環境 python 3.6.9 tensorflow 2.3.0 GPU GTX1060 参考文献 １．TensorFlow公式チュートリアル チュートリアルらしく、step-by-stepでわかりやすいです。 ２．TensorFlowで使えるデータセット機能が強かった話 tf.data.Datasetについてメチャクチャわかりやすい解説。とくにshuffleの説明がすごく良かったです。ありがとうございます。 ３．scikit-learn、Keras、
