MLflow Tensorflow 集成

介绍

TensorFlow 是一个端到端的机器学习开源平台。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的前沿，并让开发者轻松构建和部署由机器学习驱动的应用程序。

MLflow 内置了对 Tensorflow 工作流的支持（我们称之为 MLflow Tensorflow 风格），在 MLflow 的高层，我们提供了一组 API 用于：

• 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，您可以通过 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，适用于各种生产环境。

5 分钟快速开始使用 MLflow Tensorflow 风格

Quickstart with MLflow Tensorflow Flavor

Learn how to leverage MLflow for tracking Tensorflow experiments and models.

Tensorflow 与 MLflow 的开发者指南

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

View the Developer Guide

• 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日志记录：对于不喜欢自动日志记录的人，我们提供了一个选项，可以使用自定义的Keras回调将实验日志记录到MLflow。

• 使用 MLflow 记录你的 Tensorflow 模型：如何使用 MLflow 记录你的 Tensorflow 模型，以及如何加载它们以进行推理。