Canalizaciones de datos de TensorFlow eficientes con TFRecords

La carga lenta de datos suele ser el mayor cuello de botella al entrenar modelos de aprendizaje profundo.Al convertir sus conjuntos de datos sin procesar en el formato TFRecord, puede liberar todo el rendimiento de su hardware y mantener sus procesadores totalmente utilizados. En este curso, aprenderá a estructurar, escribir y leer datos utilizando el formato TFRecord y las herramientas de carga de datos de alto rendimiento de TensorFlow.Hará la transición de usar bucles de carga lentos y personalizados a construir tuberías de entrada robustas y listas para la producción que se escalan sin esfuerzo a conjuntos de datos masivos. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura fundamental de TFRecords y el formato de búfer de protocolo binario. - Serialice datos estructurados, imágenes y texto en formatos de serialización estándar. - Escriba datos sin procesar en archivos TFRecord de manera eficiente utilizando las API de Python y TensorFlow. - Analizar y decodificar archivos TFRecord de nuevo en tensores utilizables para el entrenamiento de modelos. - Optimice las tuberías de entrada utilizando la API tf.data, incluida la lectura previa, el procesamiento por lotes y las lecturas paralelas. - Aplique las mejores prácticas para administrar conjuntos de datos a gran escala que no caben en la memoria del sistema. Comenzará con los conceptos fundamentales de la serialización binaria y la terminología clave, y luego avanzará a través de explicaciones basadas en texto estructurado para escribir scripts de serialización personalizados, analizar datos y configurar canalizaciones optimizadas para conjuntos de datos del mundo real. Este curso está diseñado para desarrolladores de aprendizaje automático e ingenieros de datos principiantes e intermedios que buscan optimizar el rendimiento de su entrenamiento.No se requiere experiencia previa con TFRecords. Comience a leer hoy mismo para crear flujos de trabajo de aprendizaje automático más rápidos y eficientes.