TensorFlow 2.0 Alpha : ガイド : tf.data パフォーマンス (翻訳/解説)

【TensorFlow 2.0 Alpha: ガイド: tf.data パフォーマンス】
TensorFlow 2.0 の alpha 0 がリリースされると同時に、チュートリアルやガイドも併せて公開されましたので、順次翻訳しています。
今回翻訳したのはプログラマーズガイドの tf.data パフォーマンスのページです。
GPU や TPU は訓練ステップの実行に必要な時間を劇的に減少させますが、最高のパフォーマンスを得るためには効率的な入力パイプラインが必要です。
tf.data API は柔軟で効率的な入力パイプラインを構築する手助けをします。このガイドでは最初に TensorFlow 入力パイプライン構造が本質的には ETL プロセスであることを示し、そしてボトルネックを抑えて高パフォーマンスな入力パイプラインを構築するための tf.data API の特徴とベストプラクティスを説明します。
http://tensorflow.classcat.com/2019/03/23/tf20-alpha-guide-data-performance/?fbclid=IwAR36znuKnTfP6USflkiK37ob9TjO6d90u62O44uOaEkcu83Pzq230I7e2hE