Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.
Switch to English

TensorFlow in Production tutorials

Najlepszym sposobem nauki TensorFlow Extended (TFX) jest nauka przez działanie. Te samouczki są skupionymi przykładami kluczowych części TFX. Obejmują one samouczki dla początkujących, aby rozpocząć, oraz bardziej zaawansowane samouczki, gdy naprawdę chcesz zagłębić się w bardziej zaawansowane części TFX.

Beginner tutorials

Wprowadzenie krok po kroku do TensorFlow Extended, przy użyciu interfejsu API Keras i działającego w notatniku Google Colab. Kliknij przycisk Uruchom w Google Colab .
Samouczek krok po kroku dotyczący tworzenia potoku TFX w lokalnym środowisku programistycznym, pokazujący integrację z TensorBoard i Jupyter noteboooks.
Wprowadzenie do korzystania z TensorFlow Extended i Cloud AI Platform Pipelines, które pomoże Ci nauczyć się tworzyć potoki uczenia maszynowego w Google Cloud.

Następne kroki

Gdy masz już podstawową wiedzę na temat TFX, zapoznaj się z dodatkowymi samouczkami i przewodnikami. I nie zapomnij przeczytać podręcznika użytkownika TFX .
Ten notatnik Google Colab pokazuje, jak TensorFlow Data Validation (TFDV) może służyć do badania i wizualizacji zbioru danych, w tym do generowania statystyk opisowych, wnioskowania o schemacie i znajdowania anomalii.
Ten notatnik Google Colab pokazuje, w jaki sposób można wykorzystać TensorFlow Model Analysis (TFMA) do badania i wizualizacji cech zbioru danych oraz oceny wydajności modelu w kilku osiach dokładności.
W tym samouczku pokazano, jak można użyć usługi TensorFlow Serving do obsługi modelu przy użyciu prostego interfejsu API REST.