TFX Workflow 简介

TFX (TensorFlow Extended) 是一个用于生产化机器学习工作的工具链。TFX Workflow 是 TFX 的核心组成部分，它定义了数据准备、模型训练、模型验证和模型部署等一系列步骤。

功能亮点

• 自动化工作流：TFX Workflow 提供了一个定义清晰、可重用的框架，以自动化整个机器学习工作流程。
• 灵活性和可扩展性：TFX Workflow 允许用户根据项目需求定制和扩展工作流。
• 集成度：TFX Workflow 与 TensorFlow 深度集成，方便用户利用 TensorFlow 的强大功能。

工作流步骤

• Data Preparation：数据准备阶段，包括数据清洗、转换和格式化。
• Training：模型训练阶段，使用训练数据训练模型。
• Evaluation：模型评估阶段，使用验证数据评估模型性能。
• Model Serving：模型部署阶段，将训练好的模型部署到生产环境。

示例

以下是一个简单的 TFX Workflow 示例：

version: '2.0'
steps:
  - name: 'Prepare Data'
    type: 'Data Preparation'
    input:
      - 'path/to/training/data'
  - name: 'Train Model'
    type: 'Training'
    input:
      - 'path/to/training/data'
  - name: 'Evaluate Model'
    type: 'Evaluation'
    input:
      - 'path/to/training/data'
  - name: 'Serve Model'
    type: 'Model Serving'
    input:
      - 'path/to/training/data'

扩展阅读

如果您想了解更多关于 TFX 和 TFX Workflow 的信息，请访问我们的 TFX 官方文档。

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