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
TFX 流水线是实现机器学习流水线的一系列组件，专门用于可扩容的高性能机器学习任务。这些组件使用 TFX 库构建而成，您也可以单独使用这些组件。
常见问题的解决方案
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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模型，保存训练过的模型，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。
本教程介绍了如何使用 TensorFlow Extended (TFX) 和 Cloud AI Platform Pipelines 在 Google Cloud 上创建您自己的机器学习流水线。您将遵循典型的机器学习开发流程，即从检查数据集开始，最后得到一个完整且有效的流水线。
了解 TensorFlow Extended (TFX) 如何创建和评估将部署到设备上的机器学习模型。TFX 现已提供对 TFLite 的原生支持，因此提高了在移动设备上进行推断的效率。
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