GitHub TFX (TensorFlow Extended) 是一个用于构建、部署和监控机器学习流水线的开源框架。它建立在TensorFlow之上，旨在简化整个机器学习流程，从数据准备到模型训练，再到模型部署。
特性
- 自动化：TFX 提供了一系列自动化工具，帮助用户实现数据预处理、模型训练、模型评估和模型部署的自动化。
- 可扩展性：TFX 支持多种云平台和存储系统，方便用户在不同环境中部署和使用。
- 集成：TFX 与 TensorFlow 深度集成，能够无缝使用 TensorFlow 的各种功能。
快速开始
想要了解如何开始使用 TFX，可以访问我们的快速开始指南。
示例
下面是一个简单的 TFX 流水线示例：
- 数据收集：从数据库中提取数据。
- 数据预处理：清洗和转换数据。
- 模型训练：使用 TensorFlow 训练模型。
- 模型评估：评估模型的性能。
- 模型部署：将模型部署到生产环境。
步骤分解
数据收集
数据预处理
模型训练
模型评估
模型部署
希望这些信息能够帮助您了解 GitHub TFX 的基本概念和使用方法。