Bergabunglah dengan komunitas SIG TFX-Addons dan bantu menjadikan TFX lebih baik!
Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.
Switch to English

TensorFlow dalam tutorial Produksi

Cara terbaik untuk mempelajari TensorFlow Extended (TFX) adalah belajar sambil melakukan. Tutorial ini adalah contoh fokus dari bagian-bagian penting TFX. Mereka termasuk tutorial pemula untuk memulai, dan tutorial lanjutan ketika Anda benar-benar ingin menyelami bagian-bagian TFX yang lebih maju.

Memulai tutorial

Mungkin pipeline paling sederhana yang dapat Anda buat, untuk membantu Anda memulai. Klik tombol Jalankan di Google Colab .
Membangun pipeline sederhana untuk menambahkan komponen validasi data.
Membangun pipeline validasi data untuk menambahkan komponen rekayasa fitur.
Membangun pipeline sederhana untuk menambahkan komponen analisis model.

Langkah selanjutnya

Setelah Anda memiliki pemahaman dasar tentang TFX, periksa tutorial dan panduan tambahan ini. Dan jangan lupa untuk membaca Panduan Pengguna TFX .
Pengenalan TFX komponen demi komponen, termasuk konteks interaktif , alat pengembangan yang sangat berguna. Klik tombol Jalankan di Google Colab .
Tutorial yang menunjukkan cara mengembangkan komponen TFX kustom Anda sendiri.
Pengantar penggunaan TFX dan Cloud AI Platform Pipelines, untuk membantu Anda mempelajari cara membuat pipeline machine learning di Google Cloud.
Notebook Google Colab ini menunjukkan bagaimana TensorFlow Data Validation (TFDV) dapat digunakan untuk menyelidiki dan memvisualisasikan kumpulan data, termasuk membuat statistik deskriptif, menyimpulkan skema, dan menemukan anomali.
Notebook Google Colab ini mendemonstrasikan bagaimana TensorFlow Model Analysis (TFMA) dapat digunakan untuk menyelidiki dan memvisualisasikan karakteristik set data dan mengevaluasi performa model dengan beberapa sumbu akurasi.
Tutorial ini menunjukkan bagaimana TensorFlow Serving dapat digunakan untuk menyajikan model menggunakan REST API sederhana.