У нас вы можете посмотреть бесплатно Using the tf.data API to build input pipelines (TensorFlow Meets) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
In this episode of TensorFlow Meets, Laurence Moroney sits down with Derek Murray to discuss the latest on tf.data. Together, they discuss the impact of building fast, flexible, & efficient input pipelines with the tf.data API. Derek also touches on tf.data achieving performance benchmarks, the addition of convenient functions to make it easier for the TensorFlow community to get started, and datasets auto-tuning. Let us know what you think in the comments below! tf.data Performance Guide → https://goo.gl/JASQ6Y Derek’s tf.data talk at #TFDevSummit → https://goo.gl/mGMm7Q Kaggle Datasets → https://goo.gl/SVmpT1 TensorFlow Meets Playlist → https://goo.gl/DTNXjd Subscribe to the TensorFlow channel here → https://goo.gl/ht3WGe event: TensorFlow Dev Summit 2018; re_ty: Publish; product: TensorFlow - General; fullname: Laurence Moroney, Derek Murray; event: TensorFlow Dev Summit 2018;