TensorFlow Extended (TFX) 开源项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

TensorFlow Extended (TFX) 是一个用于部署生产级机器学习管道的端到端平台。以下是 TFX 项目的主要目录结构及其介绍：

tfx/
├── examples/
├── tfx/
│   ├── components/
│   ├── orchestration/
│   ├── proto/
│   ├── types/
│   ├── utils/
│   └── __init__.py
├── setup.py
└── README.md

• examples/: 包含 TFX 的示例代码和教程。
• tfx/: 核心代码目录，包含 TFX 的各种组件和工具。
  • components/: 包含 TFX 的各种组件，如数据验证、特征工程、模型训练等。
  • orchestration/: 包含 TFX 的管道编排代码，支持 Apache Airflow 和 Kubeflow Pipelines。
  • proto/: 包含 TFX 使用的协议缓冲区定义。
  • types/: 包含 TFX 使用的各种类型定义。
  • utils/: 包含 TFX 的实用工具函数。
  • init.py: 初始化文件，使 tfx 目录成为一个 Python 包。
• setup.py: 用于安装 TFX 的配置文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

TFX 项目的启动文件通常是 tfx/orchestration/pipeline.py，该文件定义了如何创建和运行一个 TFX 管道。以下是该文件的主要内容和功能介绍：

from tfx.orchestration import pipeline
from tfx.components import ExampleGen, Trainer, Evaluator, Pusher

def create_pipeline(
    pipeline_name: str,
    pipeline_root: str,
    data_path: str,
    module_file: str,
    serving_model_dir: str,
    metadata_connection_config: Optional[metadata.ConnectionConfigType] = None,
) -> pipeline.Pipeline:
    """Creates a TFX pipeline."""

    # 定义数据输入组件
    example_gen = ExampleGen(input_base=data_path)

    # 定义训练组件
    trainer = Trainer(
        module_file=module_file,
        examples=example_gen.outputs['examples'],
        train_args=trainer_pb2.TrainArgs(num_steps=1000),
        eval_args=trainer_pb2.EvalArgs(num_steps=500))

    # 定义评估组件
    evaluator = Evaluator(
        examples=example_gen.outputs['examples'],
        model=trainer.outputs['model'],
        eval_config=eval_config)

    # 定义模型推送组件
    pusher = Pusher(
        model=trainer.outputs['model'],
        push_destination=pusher_pb2.PushDestination(
            filesystem=pusher_pb2.PushDestination.Filesystem(
                base_directory=serving_model_dir)))

    return pipeline.Pipeline(
        pipeline_name=pipeline_name,
        pipeline_root=pipeline_root,
        components=[example_gen, trainer, evaluator, pusher],
        metadata_connection_config=metadata_connection_config)

该文件定义了一个典型的 TFX 管道，包括数据输入、模型训练、模型评估和模型推送等组件。

3. 项目的配置文件介绍

TFX 项目的配置文件主要是 setup.py，该文件用于安装 TFX 及其依赖项。以下是该文件的主要内容和功能介绍：

from setuptools import find_packages, setup

# 读取 requirements.txt 文件
with open('requirements.txt') as f:
    requirements = f.read().splitlines()

setup(
    name='tfx',
    version='1.0.0',
    description='TensorFlow Extended (TFX) is an end-to-end platform for deploying production ML pipelines',
    author='Google Inc.',
    author_email='[e-mail]',
    url='https://www.tensorflow.org/tfx',
    packages=find_packages(),
    install_requires=requirements,
    classifiers=[
        'Development Status ::