The TFX online qualifier is for anyone ready to test their fitness. Over the course of two weeks you will complete 6 workouts (3 per week) and submit your scores. The top athletes will qualify to compete in the TFX Championship held in January 2025 in Austin, Texas.

2025年1月3日 · Today, in a collaborative post with Syndicate Crown and the CrossFit Games, we now know TFX will be May 16-18 at the Oklahoma City Fairgrounds in Oklahoma City, Oklahoma. The announcement comes as TFX and Syndicate Crown, another In-Person Qualifying Event in the United States, shared they are partnering up to maintain the same geographical ...

TFX是Google开发的基于TensorFlow的生产级机器学习平台，提供配置框架来搭建多个TFX组件的机器学习流水线。 该流水线可以用Apache Airflow和Kubeflow Pipelines进行编排，组件和编排系统都可扩展，支持ML Metadata后端来实现实验追踪和模型热启动等高级功能。

tfx的做法是引入一个 数据schema 的结构，用来指定对一份数据的约束，例如数据的类型、是否必填、最大最小值等等。这么做的目的是防止不符合预期的数据进入到模型训练阶段，影响模型的质量。

tfx 流水线是实现机器学习流水线的一系列组件，专门用于可扩容的高性能机器学习任务。 这些组件使用 TFX 库构建而成，您也可以单独使用这些组件。 企业如何使用 TFX

2019年4月12日 · TFX是一个基于TensorFlow的google生产规模的机器学习工具包。它提供了一个配置框架和共享库，以集成定义、启动和监视机器学习系统所需的通用组件。 TFX is a platform for building and managing ML workflows in a production environment. TFX provides the following: A toolkit for building ML pipelines.

TFX 流水线是实现机器学习流水线的一系列组件，专门用于可扩容的高性能机器学习任务。这包括针对在线、原生移动和 JavaScript 目标建模、训练、运行推断和管理部署。

很明显，我们需要适用于 TensorFlow 的 E2E ML 平台，以便加快 Google 内部的 ML 进程；在 Sibyl 诞生近十年后的 2017 年，我们在内部推出了 TFX。 TFX 现在是 Alphabet（包括 Google）中使用最广泛的通用 E2E ML 平台。 在随后的 3 年里，TFX 使 Alphabet 能够实现所谓的“工业级”ML：TFX 在 Alphabet 内有数千名用户，它为数百款流行的 Alphabet 产品提供支持，包括 Google Cloud Platform (GCP) 上的 Cloud AI 服务。 每一天，都有成千上万个 TFX 流水线在运 …

2020年11月12日 · 在本文中，我们将对 Alphabet 的两个连续端到端 (E2E) ML 平台 Sibyl 和 TensorFlow Extended (TFX) 进行一次快速入门介绍。 我们将分享十多年来我们在这些平台上构建与应用 ML 中学到的经验教训，区分两个平台的异同，并详细介绍技术的变革给我们带来的一些思考与转变（精神上和技术上）。 同时，我们将重点介绍 TFX 的一些功能，这些功能有助于从多方面助力实现 ML 工程。 我们认为，为了释放 ML 的潜力，企业与组织应当通过投资于可靠的 …

2022年9月17日 · TFX是一个基于TensorFlow的google生产规模的机器学习工具包。它提供了一个配置框架和共享库，以集成定义、启动和监视机器学习系统所需的通用组件。 TFX is a platform for building and managing ML workflows in a production environment. TFX provides the following: A toolkit for building ML pipelines.