Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.
Switch to English

TensorFlow trong hướng dẫn Sản xuất

Cách tốt nhất để học TensorFlow Extended (TFX) là vừa học vừa làm. Các hướng dẫn này là các ví dụ tập trung về các phần chính của TFX. Chúng bao gồm các hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu và các hướng dẫn nâng cao hơn khi bạn thực sự muốn đi sâu vào các phần nâng cao hơn của TFX.

Hướng dẫn cho người mới bắt đầu

Giới thiệu từng thành phần về TensorFlow Extended, sử dụng API Keras và chạy trong sổ ghi chép Google Colab. Nhấp vào nút Chạy trong Google Colab .
Hướng dẫn từng bước xây dựng đường ống TFX trong môi trường phát triển cục bộ của bạn, thể hiện sự tích hợp với các noteboook của TensorBoard và Jupyter.
Giới thiệu về cách sử dụng TensorFlow Extended và Cloud AI Platform Pipelines, để giúp bạn tìm hiểu cách tạo các đường dẫn machine learning trên Google Cloud.

Bước tiếp theo

Khi bạn đã hiểu cơ bản về TFX, hãy xem các hướng dẫn và hướng dẫn bổ sung này. Và đừng quên đọc Hướng dẫn sử dụng TFX .
Máy tính xách tay Google Colab này trình bày cách xác thực dữ liệu TensorFlow (TFDV) có thể được sử dụng để điều tra và trực quan hóa tập dữ liệu, bao gồm tạo thống kê mô tả, suy ra giản đồ và tìm ra điểm bất thường.
Sổ tay Google Colab này trình bày cách sử dụng Phân tích mô hình TensorFlow (TFMA) để điều tra và hình dung các đặc điểm của tập dữ liệu và đánh giá hiệu suất của mô hình theo một số trục chính xác.
Hướng dẫn này trình bày cách Phục vụ TensorFlow có thể được sử dụng để phân phát mô hình bằng API REST đơn giản.