Эта страница была переведа с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

Анализ модели TensorFlow

TensorFlow Model Analysis (TFMA) - это библиотека для оценки моделей TensorFlow. Это позволяет пользователям оценивать свои модели на больших объемах данных распределенным образом, используя те же метрики, которые определены в их обучающем модуле. Эти метрики могут быть вычислены для разных фрагментов данных и визуализированы в записных книжках Jupyter.

Браузер показателей среза TFMA

Монтаж

Рекомендуемый способ установки TFMA - использование пакета PyPI :

pip install tensorflow-model-analysis

В настоящее время TFMA требует, чтобы был установлен TensorFlow, но не имеет явной зависимости от пакета TensorFlow PyPI. См. Инструкции в руководствах по установке TensorFlow .

Чтобы включить визуализацию TFMA в Jupyter Notebook:

  jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension
  jupyter nbextension enable --py tensorflow_model_analysis

Известные зависимости

Требуется TensorFlow.

Требуется Apache Beam ; так поддерживаются эффективные распределенные вычисления. По умолчанию Apache Beam работает в локальном режиме , но также может работать в распределенном режиме с помощью Google Cloud DataFlow и других Apache Beam бегунов .

Также требуется Apache Arrow . TFMA использует Arrow для внутреннего представления данных, чтобы использовать векторизованные функции numpy.

Начиная

Инструкции по использованию TFMA см Руководство по началу работы .

Совместимые версии

В следующей таблице представлены версии пакетов TFMA, которые совместимы друг с другом. Это определяется нашей системой тестирования, но могут также работать и другие непроверенные комбинации.

тензор-модель-анализ apache-beam [gcp] пиарроу тензорный поток tenorflow-метаданные tfx-bsl
Мастер GitHub 2.23.0 0,17,0 по ночам (1.x / 2.x) 0,24,0 0,24,0
0,24,0 2.23.0 0,17,0 1,15 / 2,3 0,24,0 0,24,0
0,23,0 2.23.0 0,17,0 1,15 / 2,3 0,23,0 0,23,0
0,22,2 2.20.0 0,16,0 1,15 / 2,2 0,22,2 0,22,0
0,22,1 2.20.0 0,16,0 1,15 / 2,2 0,22,2 0,22,0
0,22,0 2.20.0 0,16,0 1,15 / 2,2 0,22,0 0,22,0
0,21,6 2.19.0 0,15,0 1,15 / 2,1 0,21,0 0,21,3
0,21,5 2.19.0 0,15,0 1,15 / 2,1 0,21,0 0,21,3
0,21,4 2.19.0 0,15,0 1,15 / 2,1 0,21,0 0,21,3
0,21,3 2.17.0 0,15,0 1,15 / 2,1 0,21,0 0,21,0
0,21,2 2.17.0 0,15,0 1,15 / 2,1 0,21,0 0,21,0
0,21,1 2.17.0 0,15,0 1,15 / 2,1 0,21,0 0,21,0
0,21,0 2.17.0 0,15,0 1,15 / 2,1 0,21,0 0,21,0
0,15,4 2.16.0 0,15,0 1,15 / 2,0 н / д 0,15,1
0,15,3 2.16.0 0,15,0 1,15 / 2,0 н / д 0,15,1
0,15,2 2.16.0 0,15,0 1,15 / 2,0 н / д 0,15,1
0,15,1 2.16.0 0,15,0 1,15 / 2,0 н / д 0,15,0
0,15,0 2.16.0 0,15,0 1,15 н / д н / д
0,14,0 2.14.0 н / д 1.14 н / д н / д
0,13,1 2.11.0 н / д 1.13 н / д н / д
0,13,0 2.11.0 н / д 1.13 н / д н / д
0.12.1 2.10.0 н / д 1,12 н / д н / д
0.12.0 2.10.0 н / д 1,12 н / д н / д
0.11.0 2.8.0 н / д 1.11 н / д н / д
0.9.2 2.6.0 н / д 1.9 н / д н / д
0.9.1 2.6.0 н / д 1,10 н / д н / д
0.9.0 2.5.0 н / д 1.9 н / д н / д
0.6.0 2.4.0 н / д 1.6 н / д н / д

Вопросы

По всем вопросам о работе с TFMA направляйте Stack Overflow с помощью тега tensorflow-model-analysis .