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在生产环境中使用 TensorFlow 的教程

在实际操作中掌握知识是学习 TensorFlow Extended (TFX) 的最佳方式。这些教程中提供了侧重于 TFX 关键部分的示例,其中包括适合入门学习的初学者教程,以及适合您在真正希望深入了解 TFX 的更高级部分时学习的更高级教程。

初级教程

通过 Keras API 和 Google Colab 笔记本运行环境介绍 TensorFlow Extended 的各个组件。点击“在 Google Colab 中运行”按钮。
这个分步教程介绍了如何通过整合 TensorBoard 和 Jupyter 笔记本,在本地开发环境中构建 TFX 流水线。
介绍了如何使用 TensorFlow Extended 和 Cloud AI Platform Pipelines 在 Google Cloud 上创建您自己的机器学习流水线。

后续步骤

对 TFX 有基本的了解之后,请查看这些其他教程和指南。别忘了阅读 TFX 用户指南
此 Google Colab 笔记本演示了可以如何使用 TensorFlow Data Validation (TFDV) 调查数据集并将其可视化,包括生成描述性统计信息、推断架构并发现异常情况。
此 Google Colab 笔记本演示了可以如何使用 TensorFlow Model Analysis (TFMA) 调查和可视化数据集的特性,并评估模型在多个方面的准确率性能。
此教程演示了如何通过 TensorFlow Serving 使用简单的 REST API 应用模型。