48、机器学习最佳实践与TensorFlow 2生态系统

机器学习最佳实践与TensorFlow 2生态系统

机器学习最佳实践

在机器学习的实践中，即使经过充分的实验，我们可能会发现使用现有的特征无法进一步提升模型性能。然而，为了持续发展，不断改进是必要的。当模型性能达到瓶颈时，我们应该寻找新的改进来源，而非局限于现有的特征。

软件开发过程永无止境，产品发布后，总会有新特性可以添加，现有特性也有待优化。机器学习模型亦是如此，即便模型“完成”并部署到生产环境，也总有新数据可用于训练更优的模型。随着数据随时间变化，为保持准确性，模型需要在新数据上重新训练。因此，应将机器学习模型视为处于不断变化的状态，只有停止对其进行改进，它才算真正“完成”。

构建模型时，需考虑以下几点：
- 是否易于添加或删除特征。
- 能否轻松创建管道的新副本并验证其正确性。
- 是否可以并行运行两三个模型副本。

提前考虑这些问题，能为后续节省大量时间和精力。

TensorFlow 2生态系统

TensorFlow 2生态系统包含多个重要组件，下面将详细介绍。

TensorFlow Hub

训练机器学习模型可能需要数天甚至数周，且将训练好的模型部署到不同设备既困难又耗时，还可能需要不同的格式。TensorFlow Hub就像一个包含众多预训练模型的库，有数百个训练好、可随时部署的深度学习模型，涵盖图像分类、图像分割、目标检测、文本嵌入、文本分类、视频分类和生成等领域。这些模型有SavedModel、TFLite和TF.js等格式，可直接用于推理或进行微调。使用TensorFlow Hub，可专注于产品工作流程，获得更好的模型和更快的生