📚 TFX 文档中心

欢迎访问 TFX（TensorFlow Extended）官方文档！这里是机器学习流水线开发的权威指南，包含模型训练、部署和服务的完整解决方案。

🌐 项目概述

TFX 是 Google 开发的端到端机器学习平台，支持：

• 📈 数据验证与转换
• 🧠 模型训练与评估
• 🚀 模型服务化部署
• 🔁 流水线自动化管理

📌 点击了解更多 关于 TFX 的核心架构与设计理念

📋 快速入门

1. 环境准备

pip install tfx

2. 基础组件

• ExampleGen：数据输入接口
• Transform：特征工程模块
• Trainer：模型训练引擎
• Evaluator：模型评估工具

3. 流水线示例

import tfx
from tfx.components import ExampleGen, Trainer

# 定义流水线组件
example_gen = ExampleGen(input_base='gs://my-bucket/my-data')
trainer = Trainer(...)

# 构建流水线
tfx.components.Pipeline(
    name='my_pipeline',
    components=[example_gen, trainer],
    output_dir='gs://my-bucket/output'
)

📖 深度解析

🧩 模块化设计

TFX 采用模块化架构，每个组件可独立替换与扩展：

• 📌 组件详解
• 📌 API 参考

📈 数据处理流程

1. 数据导入 ExampleGen
2. 特征转换 Transform
3. 模型训练 Trainer
4. 评估验证 Evaluator
5. 部署服务 Pusher

📷

🤖 实战案例

项目演示

• 图像分类流水线
• 时序预测教程
• 模型监控指南

代码示例

# 模型服务化代码片段
import tfx

def serve_model(model):
    """部署模型到生产环境"""
    tfx.pusher.push(model, destination='gs://model-registry/v1')
    return "✅ 模型已成功部署"

📸

📚 扩展阅读

• TFX 官方白皮书
• 最新技术博客
• 社区贡献指南

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