KAPITEL 8
Warteschlangen, Threads und das Einlesen von Daten
In diesem Kapitel stellen wir die Benutzung von Warteschlangen und Threads in TensorFlow vor. Dabei ist uns hauptsächlich daran gelegen, das Lesen von Eingabedaten zu vereinfachen. Wir zeigen, wie man das effiziente TensorFlow-Dateiformat TFRecords schreibt und liest. Dann führen wir Warteschlangen, Threads und damit verwandte Funktionen vor und fügen alles zu einem voll funktionstüchtigen Beispiel einer parallelen Eingabepipeline für Bilddaten zusammen, die Vorverarbeitung, Aufteilung der Daten und Anlernen umfasst.
Die Eingabepipeline
Kleine Datenmengen wie die MNIST-Bilder, die in den Arbeitsspeicher passen, kann man gut und gern vollständig in den Speicher laden und danach in einen ...
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