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MLflow Tensorflow 集成

简介​

TensorFlow 是一个端到端的开源机器学习平台。它拥有一个全面、灵活的工具、库和社区资源生态系统，使研究人员能够推动机器学习领域的最新进展，并让开发者轻松构建和部署由机器学习驱动的应用。

MLflow 对 Tensorflow 工作流程提供了内置支持（我们称之为 MLflow Tensorflow Flavor），在较高层面，MLflow 提供了一系列用于以下目的的 API：

  • 简化实验跟踪：在模型训练期间记录参数、指标和模型。
  • 实验管理：将您的 Tensorflow 实验存储在 MLflow 服务器中，并通过 MLflow UI 查看和共享它们。
  • 轻松部署：通过简单的 API 调用部署 Tensorflow 模型，适应各种生产环境。

5 分钟快速入门：使用 MLflow Tensorflow Flavor​

MLflow Tensorflow Flavor 快速入门

了解如何利用 MLflow 跟踪 Tensorflow 实验和模型。

MLflow 与 Tensorflow 开发者指南​

要了解更多关于 MLflow 中 tensorflow Flavor 的细微之处，请阅读开发者指南。它将引导您了解以下主题：

查看开发者指南

  • 使用 MLflow 自动记录 Tensorflow 实验：如何让 MLflow 自动记录 Tensorflow 实验以及记录哪些指标。
  • 使用 Keras 回调控制 MLflow 记录：对于不喜欢自动记录的用户，我们提供了一个选项，可以使用自定义的 Keras 回调将实验记录到 MLflow。
  • 使用 MLflow 记录您的 Tensorflow 模型：如何使用 MLflow 记录您的 Tensorflow 模型以及如何将其重新加载用于推理。