本文档将介绍如何使用 TensorFlow 进行持续集成和持续部署（CI/CD）。这将帮助您自动化测试、构建和部署 TensorFlow 项目。
持续集成（CI）
持续集成是指将代码更改合并到主分支之前，自动运行一系列测试和构建步骤。以下是一些常用的 CI 工具：
- Jenkins
- GitLab CI/CD
- GitHub Actions
Jenkins
Jenkins 是一个开源的持续集成工具，可以用于自动化测试和构建过程。
GitLab CI/CD
GitLab CI/CD 是 GitLab 内置的持续集成和持续部署工具。
GitHub Actions
GitHub Actions 是 GitHub 提供的持续集成和持续部署服务。
持续部署（CD）
持续部署是指将经过测试和验证的代码自动部署到生产环境。以下是一些常用的 CD 工具：
- Kubernetes
- AWS Elastic Beanstalk
- Google Cloud Platform App Engine
Kubernetes
Kubernetes 是一个开源的容器编排平台，可以用于自动化部署和管理容器化应用程序。
AWS Elastic Beanstalk
AWS Elastic Beanstalk 是一个完全托管的平台，可以简化部署和管理 Web 应用程序。
Google Cloud Platform App Engine
Google Cloud Platform App Engine 是一个完全托管的平台，可以简化部署和管理 Web 应用程序。
总结
使用 TensorFlow 进行 CI/CD 可以帮助您提高开发效率和代码质量。希望本文档能帮助您更好地了解 TensorFlow 的 CI/CD 流程。