แปลงไลบรารีสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช่ TFX
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
Transform พร้อมใช้งานเป็นไลบรารีแบบสแตนด์อโลน
เอกสารประกอบโมดูล tft
เป็นโมดูลเดียวที่เกี่ยวข้องกับผู้ใช้ TFX โมดูล tft_beam
มีความเกี่ยวข้องเมื่อใช้ Transform เป็นไลบรารีแบบสแตนด์อโลนเท่านั้น โดยทั่วไปแล้ว ผู้ใช้ TFX จะสร้าง preprocessing_fn
และการเรียกไลบรารี Transform ที่เหลือจะทำโดยคอมโพเนนต์ Transform
คุณยังสามารถใช้คลาส Apache Beam MLTransform
เพื่อประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าสำหรับการฝึกและการอนุมานได้ คลาส MLTransform
ล้อมรอบการแปลงการประมวลผลข้อมูล TFX หลายรายการในคลาสเดียว สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ที่ประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าด้วย MLTransform ในเอกสารประกอบ Apache Beam
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-25 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2025-07-25 UTC"],[],[],null,["# Transform library for non-TFX users\n\n\u003cbr /\u003e\n\nTransform is available as a standalone library.\n\n- [Getting Started with TensorFlow Transform](https://www.tensorflow.org/tfx/transform/get_started)\n- [TensorFlow Transform API Reference](https://www.tensorflow.org/tfx/transform/api_docs/python/tft)\n\nThe [`tft`](https://www.tensorflow.org/tfx/transform/api_docs/python/tft) module documentation is the only module that is relevant to TFX users.\nThe [`tft_beam`](https://www.tensorflow.org/tfx/transform/api_docs/python/tft_beam) module is relevant only when using Transform as a standalone library. Typically, a TFX user constructs a `preprocessing_fn`, and the rest of the\nTransform library calls are made by the Transform component.\n\nYou can also use the Apache Beam `MLTransform` class to preprocess data\nfor training and inference. The `MLTransform` class wraps multiple TFX data\nprocessing transforms in one class. For more information, see\n[Preprocess data with MLTransform](https://beam.apache.org/documentation/ml/preprocess-data)\nin the Apache Beam documentation."]]