대용량 이미지 데이터 처리1 Tensorflow, Input pipeline 예제 코드 (string_input_producer) Tensorflow Input Pipeline 구현 TensorFlow를 이용해서 딥러닝을 구현하고자 할 때, 먼저 데이터를 로드하고, 그래프를 정의하고 학습을 하는 코드를 작성할 것이다. 가장 먼저 일어나는 학습 데이터를 불러오는 일은 보통 Numpy나 Pandas로 처리하기도 하지만, 최근에는 메모리 활용을 잘한다는 tf.Data API 또한 많이 이용하고 있다. 내가 만난 문제점은 바로 이 것 ,, 만약 Training Data의 용량이 매~우 클 경우에는 한번에 Load할 경우, 엄청나게 많은 Memory를 잡고있기 때문에 효율적이지 못하다.어떻게 적은 메모리를 사용하면서 대용량의 이미지 데이터를 학습할 수 있을까? string_input_producer 활용방법 1) Image File Dire.. 2018. 8. 28. 이전 1 다음