Keras/TFの性能向上：入力形状エラーとバッチ処理の達人へ

この記事は、KerasとTensorFlowでよくある入力形状エラーを解決するための貴重なガイドを提供しており、効率的なモデルトレーニングに不可欠です。`tf.data.Dataset`を使用したバッチ処理の重要性を強調することで、著者は開発者がデータパイプラインを最適化し、より高速で信頼性の高いモデル性能を実現できるようにしています。

• •この記事では、Keras/TFで「Invalid input shape」エラーを解決する方法を解説しています。
• •バッチ処理のために、`tf.data.Dataset`で`.batch(BATCH_SIZE)`を使用することの重要性を強調しています。
• •安定したトレーニングのために、ラベル形状をモデル出力に合わせるための解決策を提供しています。