Transform은 독립 실행형 라이브러리로 사용할 수 있습니다.
tft 모듈 문서는 TFX 사용자와 관련된 유일한 모듈입니다. tft_beam 모듈은 Transform을 독립 실행형 라이브러리로 사용할 때만 관련됩니다. 일반적으로 TFX 사용자는 preprocessing_fn을 생성하고 나머지 Transform 라이브러리 호출은 Transform 구성 요소에 의해 수행됩니다.
비 TFX 사용자를 위한 Transform 라이브러리
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2022-01-24(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2022-01-24(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."]]