Google釋出資料格式轉換工具TFRecorder，解決模型訓練資料載入瓶頸
Google開源了深度學習框架TensorFlow相關專案TFRecorder，TFRecorder讓用戶利用幾行程式碼，就能夠創建基於圖像的TFRecords格式資料，以解決因資料載入瓶頸，所導致機器學習效能低落的問題。
在訓練機器學習模型的時候，資料載入有時候會成為效能瓶頸，這是由於GPU或TPU加速器運算速度很快，但將資料載入到模型的速度相對較慢，因此造成GPU或TPU需要等待資料的狀況，而使得運算資源利用率不足。
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胡 自文
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