TensorFlow Extended (TFX) 是一个端到端平台，用于部署生产型机器学习流水线
当您准备好将模型从研究状态切换到生产状态时，可以使用 TFX 创建和管理生产流水线。
工作原理
当您准备好训练多个模型，或准备将您的精彩模型投入使用并部署到生产环境中时，TFX 可以帮助您构建完整的机器学习流水线。
A TFX 流水线是一系列实现机器学习流水线的组件，专门用于可扩展的高性能机器学习任务。这包括针对在线、原生移动和 JavaScript 目标建模、训练、运行推断和管理部署。要了解详情，请阅读我们的 TFX 用户指南。
流水线组件使用 TFX 库构建而成，这些库也可以单独使用。下面概述了这些底层库。
TensorFlow Data Validation
TensorFlow Data Validation (TFDV) 能够帮助开发者大规模地理解、验证和监控机器学习数据。Google 每天都使用 TFDV 分析和验证 PB 级的数据，并且在帮助 TFX 用户维护机器学习流水线正常运行方面，TFDV 一贯表现良好。
TensorFlow Transform
在将机器学习应用于现实世界的数据集时，需要投入很多精力才能将数据预处理为合适的格式，其中包括在各种格式之间进行转换、对文本进行标记化和词干化、创建词汇表、执行归一化等各种数字操作。您可以使用 tf.Transform 完成所有这些操作。
TensorFlow Model Analysis
TensorFlow Model Analysis (TFMA) 让开发者能够计算和可视化模型的评估指标。在部署任何机器学习 (ML) 模型之前，机器学习开发者需要评估模型的性能，以确保其达到特定的质量阈值，并且能够针对所有相关数据切片展示出与预期相符的行为。例如，模型针对整个评估数据集的 AUC 可能是可接受的，但针对特定切片却表现不佳。TFMA 为开发者提供了深入了解其模型性能的工具。
常见问题的解决方案
浏览分步教程以帮助您完成项目。
在此示例中，我们将处理一个使用广泛且包含人口普查数据的数据集，并训练一个分类模型。在此过程中，我们将使用 tf.Transform 转换数据。
此指南会训练一个对服饰（例如运动鞋和衬衫）图像进行分类的神经网络、保存经过训练的模型，然后使用 TensorFlow Serving 应用此模型。重点是 TensorFlow Serving，而不是在 TensorFlow 中进行建模和训练。
此示例 Colab 笔记本介绍了如何使用 TensorFlow Data Validation (TFDV) 调查和可视化数据集，包括查看描述性统计信息、推断架构、检查并解决异常情况，以及检查数据集是否存在偏移和倾斜现象。
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