TFX API 参考文档 📚

欢迎查看 TFX API 的详细参考指南！以下是关键内容概览：

📘 简介

TensorFlow Extended（TFX）是构建生产级机器学习流水线的框架，其 API 提供了以下核心功能：

• 流水线编排（Pipeline Orchestration）
• 模型训练与评估（Training & Evaluation）
• 模型部署（Model Serving）

🛠 主要模块

1. Pipeline API

   • 用于定义和运行机器学习流水线
   • 支持组件化开发（如 ExampleGen, Trainer, Evaluator）
   • 示例：tfx.pipeline.Pipeline

2. Model Export

   • 将训练好的模型导出为生产可用格式
   • 支持 SavedModel 和 TensorFlow Serving 集成
   • 示例：tfx.model_exporter.ModelExporter

3. Pipeline Execution

   • 提供分布式训练与服务支持
   • 集成 Kubernetes 和 GCP 服务
   • 示例：tfx.pipeline_executor.PipelineExecutor

🧪 使用示例

import tfx

# 创建流水线
pipeline = tfx.pipeline.Pipeline(
    name='my_pipeline',
    components=[example_gen, trainer, exporter],
    output_dir='/path/to/output'
)

# 运行流水线
tfx.run_pipeline(pipeline)

📚 扩展阅读

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