TensorFlow Model Analysis

导语：
    本文是 tensorflow 手册翻译系列的第三十一篇。
    本文档介绍模型分析库的使用。

目录

• 安装
• • 依赖库
• 开始操作
• 兼容版本
• 问题

正文

TensorFlow模型分析（TFMA）是用于评估TensorFlow模型的库。 它允许用户使用他们的培训器中定义的相同指标，以分布式方式评估他们在大量数据上的模型。 这些指标可以在不同的数据切片上计算并在Jupyter笔记本中可视化。

安装 推荐的安装TFMA的方法是使用PyPI软件包：

pip install tensorflow-model-analysis

当前，TFMA要求安装TensorFlow，但对TensorFlow PyPI软件包没有明确的依赖性。 有关说明，请参见TensorFlow安装指南。

要在Jupyter Notebook中启用TFMA可视化：

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

注意：如果您的主目录中已经安装了Jupyter笔记本，请在这些命令中添加–user。 如果Jupyter作为root用户安装或使用虚拟环境安装，则可能需要参数–sys-prefix。 依存关系 运行分布式分析需要Apache Beam。 默认情况下，Apache Beam在本地模式下运行，但也可以使用Google Cloud Dataflow在分布式模式下运行。 TFMA设计为可扩展为其他Apache Beam运行器。

入门 有关使用TFMA的说明，请参阅入门指南。

兼容版本 下表是彼此兼容的TFMA软件包版本。 这是由我们的测试框架确定的，但其他未经测试的组合也可能有效。

tensorflow-model-analysis tensorflow apache-beam[gcp] GitHub master nightly (1.x/2.x) 2.16.0 0.15.4 1.15 / 2.0 2.16.0 0.15.3 1.15 / 2.0 2.16.0 0.15.2 1.15 / 2.0 2.16.0 0.15.1 1.15 / 2.0 2.16.0 0.15.0 1.15 2.16.0 0.14.0 1.14 2.14.0 0.13.1 1.13 2.11.0 0.13.0 1.13 2.11.0 0.12.1 1.12 2.10.0 0.12.0 1.12 2.10.0 0.11.0 1.11 2.8.0 0.9.2 1.9 2.6.0 0.9.1 1.10 2.6.0 0.9.0 1.9 2.5.0 0.6.0 1.6 2.4.0

问题 请使用tensorflow-model-analysis标签将有关使用TFMA的任何问题定向到Stack Overflow。