TensorFlow Extended（TFX）是一個端到端的機器學(xué)習(xí)平臺，由谷歌開發(fā)，旨在支持生產(chǎn)環(huán)境中的機器學(xué)習(xí)工作流程。TFX提供了一整套工具和庫，可以幫助用戶構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機器學(xué)習(xí)模型。
TFX提供了以下主要功能來支持生產(chǎn)環(huán)境中的機器學(xué)習(xí)工作流程：
數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程：TFX包含數(shù)據(jù)驗證、數(shù)據(jù)處理和特征工程等工具，可以幫助用戶處理和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，提取和構(gòu)建特征。
模型訓(xùn)練和評估：TFX提供了訓(xùn)練模型的工具，包括分布式訓(xùn)練、監(jiān)控和評估模型性能等功能。用戶可以使用TensorFlow來構(gòu)建和訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型。
模型驗證和部署：TFX支持模型驗證和部署，可以幫助用戶驗證模型的性能，并將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中進(jìn)行推理。
持續(xù)集成和部署：TFX支持持續(xù)集成和部署，可以幫助用戶自動化模型訓(xùn)練、評估和部署的流程，確保機器學(xué)習(xí)模型的穩(wěn)定性和可靠性。
總的來說，TFX提供了一整套工具和庫，可以幫助用戶構(gòu)建端到端的機器學(xué)習(xí)工作流程，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型訓(xùn)練和部署，實現(xiàn)對機器學(xué)習(xí)模型的管理和監(jiān)控，從而支持生產(chǎn)環(huán)境中的機器學(xué)習(xí)工作流程。
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