tensorflowで高速に学習するための実装 - Qiitaはじめに deep learningの学習を高速にするためには色々な側面があると思いますが、この記事で扱う内容はinput-pipelineの話です。 もともとDNNの学習は非常に時間がかかるものですが、GPUの性能が飛躍的に向上する中で学習データのI/Oやdata augmentationのための前処理部分がボトルネックとなってしまい学習が遅くなることがあります。せっかくVoltaのような高性能なGPUを使っていてもデータ生成で時間がかかってしまい、GPUをフルに使えないのは非常にもったいないです。 今回は学習データを並列に生成しキューに溜め込むことでデータ生成を高速にする実装を紹介します。TFRecordなどを使ったtensorflow独自のデータ形式を用意しなくて良いコードになっているのでtensorflowに慣れていない方もとっつきやすいと思います。 以下２つの記事の内容を参考にし
