docs/tensorflow-extended

TensorFlow Extended (TFX) 是一个开源的、可扩展的 TensorFlow 工作流程系统，用于生产化的机器学习。它提供了一个完整的管道，从数据准备到模型训练、部署和监控。

主要功能

• 数据准备：简化数据清洗、转换和特征提取的过程。
• 模型训练：支持多种训练算法和模型。
• 模型部署：提供模型版本控制和部署工具。
• 模型监控：实时监控模型性能。

使用示例

假设您正在构建一个用于图像分类的模型，以下是一个简单的使用 TFX 的步骤：

1. 数据准备：使用 TFX 的数据准备组件来清洗和转换数据。
2. 模型训练：选择合适的 TensorFlow 模型进行训练。
3. 模型部署：将训练好的模型部署到生产环境。
4. 模型监控：监控模型的性能，确保其持续有效。

TensorFlow Extended Architecture

更多信息

如果您想了解更多关于 TFX 的信息，可以访问我们的官方文档。

希望这些信息能帮助您更好地了解 TFX！