TensorFlow 的模型分析工具——TFMA

TFMA 是一個用於評估 TensorFlow 模型的庫，它可以讓用戶使用 Trainer 里定義的指標以分散式方式評估大量數據的模型。這些指標也可以在不同的數據片里計算，其結果可以在 Jupyter Notebooks 里可視化。

TFMA 可能會在版本 1.0 之前引入後向不兼容的更改。

Github：

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

安裝

最方便且最推薦的安裝 TFMA 的方法是使用 PyPI 包：

pipinstalltensorflow-model-analysis

在安裝 TFMA 之前需要裝好 TensorFlow，但是沒必要將 TensorFlow 當作一個明確的依賴包。有關 TensorFlow 的安裝方法，請查閱 TF 官方文檔。

在 Jupyter Notebooks 里可視化 TFMA，請運行：

jupyter nbextension enable--py widgetsnbextension

jupyter nbextensioninstall--py --symlink tensorflow_model_analysis

jupyter nbextensionenable--py tensorflow_model_analysis

TFMA 要求 Apache Beam 運行分散式管道，Apache Beam 默認以本地模式運行，也可以使用 Google Cloud Dataflow 以分散式模式運行。TFMA 可以擴展到其他的 Apache Beam 的 runner 上。

兼容版本

根據我們的測試框架，這是一個已知互相兼容的版本表。 其他組合也可以工作，但未經測試。

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