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O Componente de Pipeline BulkInferrer TFX

O componente BulkInferrer TFX executa inferência de lote em dados não rotulados. O InferenceResult gerado ( tensorflow_serving.apis.prediction_log_pb2.PredictionLog ) contém os recursos originais e os resultados da previsão.

BulkInferrer consome:

  • Um modelo treinado no formato SavedModel .
  • Tf.Exemplos sem rótulo que contêm recursos.
  • (Opcional) Resultado da validação do componente Avaliador .

BulkInferrer emite:

Usando o componente BulkInferrer

Um componente BulkInferrer TFX é usado para realizar inferência em lote em tf.Exemplos não rotulados. Normalmente é implementado após um componente Avaliador para realizar inferência com um modelo validado ou após um componente Treinador para realizar inferência diretamente no modelo exportado.

Atualmente, ele executa inferência de modelo na memória e inferência remota. A inferência remota requer que o modelo seja hospedado no Cloud AI Platform.

O código típico se parece com isto:

from tfx import components

...

bulk_inferrer = components.BulkInferrer(
    examples=examples_gen.outputs['examples'],
    model=trainer.outputs['model'],
    model_blessing=evaluator.outputs['blessing'],
    data_spec=bulk_inferrer_pb2.DataSpec(),
    model_spec=bulk_inferrer_pb2.ModelSpec()
)

Mais detalhes estão disponíveis na referência da API BulkInferrer .