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TensorFlow nei tutorial di produzione

Il modo migliore per imparare TensorFlow Extended (TFX) è imparare facendo. Questi tutorial sono esempi mirati delle parti chiave di TFX. Includono tutorial per principianti per iniziare e tutorial più avanzati per quando vuoi davvero immergerti nelle parti più avanzate di TFX.

Tutorial per iniziare

Probabilmente la pipeline più semplice che puoi costruire, per aiutarti a iniziare. Fare clic sul pulsante Esegui in Google Colab .
Basandosi sulla semplice pipeline per aggiungere componenti di convalida dei dati.
Basandosi sulla pipeline di convalida dei dati per aggiungere un componente di ingegneria delle funzionalità.
Basandosi sulla semplice pipeline per aggiungere un componente di analisi del modello.

Prossimi passi

Una volta acquisita una conoscenza di base di TFX, controlla questi tutorial e guide aggiuntivi. E non dimenticare di leggere la Guida per l'utente di TFX .
Un'introduzione componente per componente a TFX, incluso il contesto interattivo , uno strumento di sviluppo molto utile. Fare clic sul pulsante Esegui in Google Colab .
Un tutorial che mostra come sviluppare i propri componenti TFX personalizzati.
Un'introduzione all'uso di TFX e delle pipeline di Cloud AI Platform, per aiutarti a imparare come creare pipeline di machine learning su Google Cloud.
Questo taccuino di Google Colab mostra come utilizzare TensorFlow Data Validation (TFDV) per indagare e visualizzare un set di dati, inclusa la generazione di statistiche descrittive, la deduzione di uno schema e la ricerca di anomalie.
Questo taccuino Google Colab mostra come utilizzare TensorFlow Model Analysis (TFMA) per indagare e visualizzare le caratteristiche di un set di dati e valutare le prestazioni di un modello lungo diversi assi di precisione.
Questo tutorial mostra come utilizzare TensorFlow Serving per servire un modello utilizzando una semplice API REST.

Video e aggiornamenti

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