Github 项目推荐 | TensorFlow 的模型分析工具 —— TFMA

TFMA 是一个用于评估 TensorFlow 模型的库，它可以让用户使用 Trainer 里定义的指标以分布式方式评估大量数据的模型。这些指标也可以在不同的数据片里计算，其结果可以在 Jupyter Notebooks 里可视化。

TFMA 可能会在版本 1.0 之前引入后向不兼容的更改。

Github：

https://github.com/tensorflow/model-analysis

  安装

最方便且最推荐的安装 TFMA 的方法是使用 PyPI 包：

pip install tensorflow-model-analysis

在安装 TFMA 之前需要装好 TensorFlow，但是没必要将 TensorFlow 当作一个明确的依赖包。有关 TensorFlow 的安装方法，请查阅 TF 官方文档。

在 Jupyter Notebooks 里可视化 TFMA，请运行：

jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension
jupyter nbextension install --py --symlink tensorflow_model_analysis
jupyter nbextension enable --py tensorflow_model_analysis

TFMA 要求 Apache Beam 运行分布式管道，Apache Beam 默认以本地模式运行，也可以使用 Google Cloud Dataflow 以分布式模式运行。TFMA 可以扩展到其他的 Apache Beam 的 runner 上。

  兼容版本

根据我们的测试框架，这是一个已知互相兼容的版本表。 其他组合也可以工作，但未经测试。

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