TFX (TensorFlow Extended) 是一个开源平台，用于构建、部署和监控机器学习流水线。它基于 TensorFlow，旨在简化生产级机器学习应用程序的开发。
特点
- 自动化：TFX 提供了自动化工具，以简化机器学习工作的流程。
- 可扩展性：TFX 能够处理大规模数据集和复杂的机器学习模型。
- 模块化：TFX 采用模块化设计，易于集成和扩展。
使用场景
- 数据预处理：TFX 可以自动化数据清洗、特征提取等预处理步骤。
- 模型训练：TFX 支持多种机器学习算法，并可以自动化训练过程。
- 模型评估：TFX 提供了模型评估工具，帮助用户监控模型性能。
示例
假设您想使用 TFX 构建一个模型，以下是一个简单的流程：
- 数据预处理：使用 TFX 的预处理模块，如
tfx.components.example_gen和tfx.components.transform。 - 模型训练：使用 TensorFlow 模型进行训练，并通过 TFX 的
tfx.components.trainer模块进行封装。 - 模型评估：使用 TFX 的
tfx.components.evaluator模块对模型进行评估。
TensorFlow 图标
更多信息，请访问我们的 TFX 教程页面。
注意事项
- 在使用 TFX 时，请确保遵守相关法律法规和道德规范。
- 请勿使用 TFX 进行任何非法活动。