Existen múltiples métodos para alimentar datos al gráfico en tensorflow. Una de las metodologías utiliza múltiples hilos que trabajan juntos para leer / decodificar, preprocesar y producir lotes de datos. Llamemos a esta configuración completa Pipeline de entrada.
La canalización de entrada descrita anteriormente consta de múltiples subprocesos (creados por QueueRunners y cerrados con la ayuda de coordinadores). Un hilo puede llenar las colas de nombre de archivo, el otro se quita de esto y procesa el archivo (aquí es precisamente donde se puede hacer el aumento de datos) y lo coloca en otra cola y otro hilo se quita de aquí y se pone en una cola de lote de datos que puede ser utilizado para alimentar el modelo gráfico. Ahora, todos estos hilos que se ejecutan en la Canalización de entrada siguen ejecutándose infinitamente hasta que se utiliza un Coordinador para terminarlos.
Por lo tanto, puede ver que el aumento de datos (que necesariamente forma parte del paso de procesamiento de datos en la tubería) sigue ejecutándose en uno de los hilos mientras su “entrenamiento en GPU” se realiza en paralelo.
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