🧠 TensorFlow 术语存储指南

术语存储是机器学习开发中的核心环节，用于统一技术文档、模型参数与数据集的定义规范。在 TensorFlow 社区中，这一机制帮助开发者高效协作并避免语义歧义。

📋 术语存储的主要用途

• 数据管理：存储数据集的元信息（如格式、来源、预处理方式）
• 模型优化：定义超参数、损失函数等关键概念的标准化描述
• 团队协作：通过统一术语减少沟通成本，提升项目可维护性

📚 如何构建术语存储系统？

1. 使用 tf.data API 创建结构化数据集定义
2. 通过 tf.keras 实现模型组件的术语映射
3. 结合 tf.io.gfile 管理术语存储的版本控制

了解更多，请访问 /community/tensorflow/translate/termstore/usage