Gasdotto di ingresso Tensorflow | tf Dataset | Tutorial di deep learning (Tensorflow, Keras e Python)

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Tensorflow tf.Data API ti consente di creare una pipeline di input di dati. Usando questo puoi gestire un set di dati di grandi dimensioni per la tua formazione di deep learning eseguendo lo streaming di campioni di formazione dal disco rigido o dall'archiviazione S3. tf.data.Dataset è la classe principale nell'API tf.data. In questo video vediamo come tf pipeline consente non solo di trasmettere in streaming i dati per l'addestramento, ma è possibile eseguire facilmente varie trasformazioni scrivendo una singola riga di codice.



immagine react-bootstrap

Codice: https://github.com/codebasics/deep-learning-keras-tf-tutorial/blob/master/44_tf_data_pipeline/tf_data_pipeline.ipynb
Esercizio: https://github.com/codebasics/deep-learning-keras-tf-tutorial/blob/master/44_tf_data_pipeline/Exercise/tf_data_pipeline_exercise.md
Articolo StackOverflow: https://stackoverflow.com/questions/53514495/what-does-batch-repeat-and-shuffle-do-with-tensorflow-dataset

⭐️ Timestamp ⭐️



  • 00:00 Introduzione
  • 00:21 Teoria
  • 07:58 Codifica
  • 31:34 Esercizio

#tensorflow #apprendimento profondo #keras #python

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Tensorflow tf.Data API ti consente di creare una pipeline di input di dati. Usando questo puoi gestire un set di dati di grandi dimensioni per la tua formazione di deep learning eseguendo lo streaming di campioni di formazione dal disco rigido o dall'archiviazione S3. tf.data.Dataset è la classe principale nell'API tf.data. In questo video vediamo come tf pipeline consente non solo di trasmettere in streaming i dati per l'addestramento, ma è possibile eseguire facilmente varie trasformazioni scrivendo una singola riga di codice.