Tf x: Оружие: Наука и техника: Lenta.ru

«Если Россия не поставит оружие Турции — это сделают другие»

Анкара и Москва активно сотрудничают в сфере оборонной промышленности, включая вопрос создания турецкого истребителя пятого поколение TF-X. При этом Турция также продает Украине беспилотники Bayraktar, что вызывает недовольство в Кремле и Госдуме. «Газета.Ru» разбиралась, как эти контракты могут повлиять на российско-турецкое военное сотрудничество.

«В наших отношениях с Россией есть широкое поле для сотрудничества в сфере ВПК. В число таких вопросов входят некоторые, касающиеся TF-X. Национальный реактивный самолет TF-X покинет ангар уже в 2023 году. Процесс будет поэтапным и будет включать в себя разработку, обновление и локализацию определенных систем», – рассказал глава Управления оборонной промышленности Турции Исмаил Демир.

Как «Крокодил» Ми-24 уничтожал американские F-4 «Фантом»

Ми-24 «засветился» в Йемене – повстанцы-хуситы задействовали ударный вертолет при наступлении. ..

11 декабря 20:57

Соответствующую информацию подтвердил в ноябре агентству Sputnik глава Федеральной службы по военно-техническому сотрудничеству (ФСВТС) России Дмитрий Шугаев. По его словам, стороны ведут переговоры об оказании поддержки Турции в разработке истребителя.

«Россия обладает серьезными знаниями во многих областях, в которых Турции не хватает опыта. Эти области связаны с механикой жидкости, такой как сжимаемые потоки, сверхзвуковые потоки, аэроакустика, аэротермодинамика и некоторые области механики», – подчеркнул Демир.

По информации международного доклада World Air Forces 2021, турецкие ВВС сейчас располагают 245 истребителями F-16 устаревших модификаций. К 2030 году часть из них должна быть списана, что ставит вопрос об обновлении авиапарка боевой авиации страны.

В апреле 2021 года Белый дом еще раз заявил об исключении Анкары из программы по производству многофункционального истребителя-бомбардировщика пятого поколения F-35 Lockheed Martin. Администрация Джо Байдена не намерена пересматривать решение, которое президент Дональд Трамп принял в 2019 году на фоне закупки Турцией у России комплексов ЗРК С-400 «Триумф». В Пентагоне даже заявляли о несовместимости таких шагов Анкары с членством в НАТО.

При этом сотрудничество между Москвой и Анкарой в сфере военной промышленности происходит на фоне одновременного взаимодействия между Анкарой и Киевом, что вызывает вопросы у России.

На прошлой неделе состоялся телефонный разговор Владимира Путина и Реджепа Эрдогана. «Президент России обратил внимание на то, что Киев продолжает деструктивную линию, направленную на срыв Минских соглашений. Об этом свидетельствует провокационная активность вооружённых сил Украины в зоне конфликта, включая применение ударных беспилотных аппаратов Bayraktar. Подчёркнута необходимость того, чтобы Киев отказался от любых попыток силового воздействия на Донбасс», – говорится в сообщении пресс-службы Кремля.

«США запрещают ввозить в Сирию даже детское питание»

Делегация Межведомственного координационного штаба России по возвращению беженцев и восстановлению мирной. ..

11 декабря 14:04

В Госдуме и вовсе считают продажи Bayraktar Киеву «недопустимыми».

«Не замечать действия Турции в рамках военного сотрудничества с Украиной ни в коем случае нельзя. Да, мы сотрудничаем с турецкой стороной по военно-техническим вопросам, взаимодополняющим друг друга. Вместе с тем должен отметить, что мы постоянно обращаем внимание Анкары на недопустимости снабжения ВСУ ударными беспилотниками типа Bayraktar», – рассказал «Газете.Ru» зампредседателя комитета Госдумы по обороне Юрий Швыткин.

По его словам, этот негативный аспект несомненно «сужает диапазон возможного российско-турецкого сотрудничества».

«Россия исповедует сугубо прагматический подход к военно-техническому сотрудничеству. Она исходит из предпосылки, что, если Москва не поставит оружие и не будет взаимодействовать в том числе с турецкими партнерами, то это сделает кто-то другой. Есть также понимание того, что, в противном случае, турки создадут это сами, просто затратят на создание своего больше времени», – в свою очередь пояснил директор Центра анализа стратегий и технологий (ЦАСТ) Руслан Пухов.

По его словам, Россия при этом, соответственно, просто не заработает денег

«Как бы Анкара ни преуспевала, есть целый ряд вещей, которые ей пока самой недоступны. В частности, речь идет о двигателе. Это чрезвычайно сложная задача. Турки обращались в Южную Корею по вопросу поставок моторов для танков. Вместе с тем каких бы успехов ни достигли Анкара и Сеул, им придется обращаться в Москву, потому что, в отличие от США и Франции, Россия гораздо более охотно передает технологии»,

– уточнил эксперт.

По его словам, вероятность российско-турецкой сделки по двигателям для истребителей высока. Россия собирается продать двигатели, которые стоят на истребителе Су-30. Речь идет о базовом двигателе серии авиационных высокотемпературных турбореактивных двухконтурных двигателей с форсажными камерами АЛ-31Ф.

При этом, по данным американского портала Defense News, TF-X может получить американский турбовентиляторный двигатель F110. Портал со ссылкой на собственные источники также утверждает, что Конгресс США может и заблокировать продажи эти двигателей в Турцию.

TF-X – турецкий истребитель 5-го поколения. Начало

2 756

Экспериментальный турецкий истребитель 5-го поколения (TF-X, Turkish Fighter-Experimental) – это одноместный двухмоторный всепогодный многоцелевой боевой самолет, предназначенный для завоевания превосходства в воздухе. Генеральным подрядчиком проекта выступает Турецкая аэрокосмическая компания (Turkish Aerospace Industries, TAI), технологическую поддержку оказывает английская BAE Systems. В настоящее время в TAI эту программу называют короче: Turkish Fighter (TF), – исключая литеру «X» и, тем самым, подчеркивая, что разработка более не является экспериментальной.

Эскизная часть проекта TF-X завершилась в декабре 2017 года, а полноразмерный макет истребителя впервые представили широкой публике 17 июня 2019 года во время Парижского авиасалона (PAS 2019). Согласно турецким источникам, его изготовление проходило в Германии и стоило заказчику 2,25 млн. долл. США. Очередная демонстрация национального боевого самолета нового поколения (турецкая аббревиатура MMU) состоялась в сентябре того же года на фестивале «Технофест» в Стамбуле.

Полноразмерный макет TF-X на Парижской авиасалоне

Программа MMU/TF-X приобрела для Анкары особую значимость после того, как правительство США приостановило поставки самолетов 5-го поколения F-35A для ВВС Турции. Согласно открытым источникам, сегодня турецкие ВВС имеют около 30 самолетов F-4E и 238 истребителей F-16C/D, составляющих основу боевой авиации страны. Первые планировалось заменить американской машиной и вывести из эксплуатации в 2020 году. Теперь же, с высокой вероятностью, их списание следует ожидать не ранее 2025 года. Аналогично ситуация обстоит и с F-16C/D: начало их вывода из эксплуатации для замены на F-35A намечалось на 2030 год. В целом, планировалось закупить до 110 F-35A. По оценкам экспертов, после прекращения американо-турецкого сотрудничества по тематике самолета 5-го поколения объем заказа истребителя MMU/TF-X для ВВС Турции составит от 150 до 200 машин, которые в долгосрочной перспективе придут на смену устаревшим F-4E и F-16C/D.

По данным TAI, в воздушном бою истребитель MMU/TF-X сможет поражать противника новым оружием увеличенной дальности, применяемым на сверхзвуковой скорости, при «поддержке искусственного интеллекта и нейронных сетей». Планируется, что самолет будет обладать низкой радиолокационной и ИК-заметностью, высокой степенью ситуационной осведомленности, лучшей маневренностью (чем F-16), передовыми высокоточными системами вооружения, осуществляющими обмен данными между сенсорами и системой управления огнем.

Модель должна поддерживать устойчивую сверхзвуковую крейсерскую скорость (режим суперкруиза), оптимизировать нагрузку на пилота и оценивать степень боевых повреждений. Возможность взаимодействия с другими летательными аппаратами, включая истребители 5-го поколения и беспилотные летательные аппараты, сделает турецкую разработку пригодной для современных совместных операций. Кроме того, машина должна быть устойчивой, простой в обслуживании, обеспечивать быструю подготовку к вылету, гарантировать рентабельность в течение всего жизненного цикла.

Общие тактико-технические характеристики перспективного истребителя Turkish Aerospace первоначально представила в спецификациях в декабре 2017 года. Официально их обнародовали на Парижском авиасалоне в июне 2019 года. Позднее, в декабре 2019 года в ходе конференции «Турецкая оборонная промышленность – диалоги MMU/TF-X»  уточненные данные привел заместитель генерального директора TAI, ответственный за программу MMU/TF-X, профессор Мустафа ЧАВКАР (Mustafa CAVCAR). С опорой на указанные источники, очевидно, что истребитель получит следующие ТТХ: длина в интервале 19-21 м (60 футов), высота 6 м, размах крыла от 12 до 14 м (46 футов), площадь крыла от 60 до 70 кв.м. (750 кв.футов), максимальная взлетная масса (MTOW) более 27 215 кг (60 000 фунтов).

На самолете планируется установить два турбореактивных двухконтурных двигателя (ТРДД) местного производства с тягой 12200 кгс (27000 фунтов). Прототипы будут оснащаться парой двигателей семейства F100 с тягой по 13400 кгс (29 500 фунтов) каждый. TF-X должен иметь максимальную скорость 1,8-2 Маха, практический потолок 16700 м (55 000 футов) и боевой радиус около 1100 км (600 морских миль).

Оценивая представленные характеристики, эксперты отмечают, что по своим размерам MMU/TF-X больше существующих истребителей 5-го поколения, включая американские F-22 Raptor и F-35 Lightning II, китайский J-20A/B Mighty Dragon и южно-корейский KF-X. Тем не менее, общий дизайн турецкого макета напоминает конструкцию американского «Раптора». К сходным чертам относят: фиксированные входные патрубки воздухозаборников, дверцы сброса давления воздуха в задней части фюзеляжа, управление вектором тяги и наклонное вертикальное оперение.

Варианты авиационных средств поражения для MMU/TF-X

Подобно F-22 Raptor турецкий MMU/TF-X имеет внутренние отсеки для оружия. Подфюзеляжный оружейный отсек сможет вместить до четырех ракет класса «воздух-воздух» средней и большой дальности (BVR), а также боеприпасы и ракеты класса «воздух-земля» калибром от 110 до 900 кг (от 250 до 2 000 фунтов). В каждом боковом отсеке, слева и справа от фюзеляжа, смогут разместиться две ракеты класса «воздух-воздух» малой дальности (WVR). Представляя макет истребителя на Парижском авиасалоне президент и генеральный директор Turkish Aerospace Темел КОТИЛ (Temel KOTIL) в качестве примера вероятного оружия для TF-X упомянул ракеты большой дальности METEOR европейского концерна MBDA и некое перспективное оружие турецких производителей.

В состав усовершенствованного комплекта авионики самолета войдут:РЛС с АФАР собственной разработки из нитрида галлия (GaN), интегрированные вычислительный комплекс (компьютер миссии), система инфракрасного поиска и сопровождения (IRST, устанавливается перед кабиной), комплект РЭБ и электрооптическая система наведения (EOTS, по-турецки BEOS, с функционалом аналогичным  истребителю F-35).

Интеллектуальную кабину пилота планируется оборудовать, несколькими панорамными дисплеями с графическим интерфейсом, системами данных об окружающей обстановке, цифровыми картами, а также высокотехнологичными устройствами связи и системой прицела на шлеме пилота (HMDS). Функционал кабины также подразумевает распознавание голоса и голосовое управление, высококачественные аудиосистемы и синтетическое зрение.

Продолжение следует…

По материалам журнала Defence Turkey

Метки: Авиационная и космическая техника, Перспективные военные разработки, Турция

ОРУЖИЕ ОТЕЧЕСТВА, WEAPONS OF THE FATHERLAND.

ИНФОРМАЦИОННЫЙ РЕСУРС ПО ОРУЖИЮ И ВОЕННОЙ ТЕХНИКЕ. INFORMATION RESOURCE ON WEAPONS AND MILITARY EQUIPMENT

Руководство пользователя TFX | TensorFlow

Введение

TFX — это платформа машинного обучения (ML) в масштабах производства Google, основанная на
ТензорФлоу. Он предоставляет структуру конфигурации и общие библиотеки для
интегрировать общие компоненты, необходимые для определения, запуска и мониторинга вашей машины
система обучения.

TFX 1.0

Мы рады сообщить о наличии
ТФХ 1.0.0. Этот
— это первоначальная пост-бета-версия TFX, которая предоставляет стабильные общедоступные API и
артефакты. Вы можете быть уверены, что ваши будущие конвейеры TFX будут продолжать работать
после обновления в пределах области совместимости, определенной в этом
РФЦ.

Установка

 pip установить tfx
 

Примечание: См.
Обслуживание TensorFlow,
TensorFlow JS и/или
Документация TensorFlow Lite по установке
эти необязательные компоненты. Примечание: Это устанавливает Apache Beam с DirectRunner. Вы также можете
отдельно установить бегунов, которые выполняют распределенные вычисления, такие как
Апач Флинк или
Апач Спарк.

Nightly Packages

TFX также размещает ночные пакеты на https://pypi-nightly.tensorflow.org в Google.
Облако. Чтобы установить последний ночной пакет, используйте следующую команду:

 pip install --extra-index-url https://pypi-nightly. tensorflow.org/simple --pre tfx
 

Это установит ночные пакеты для основных зависимостей TFX, таких как
Анализ моделей TensorFlow (TFMA), Проверка данных TensorFlow (TFDV), TensorFlow
Transform (TFT), базовые общие библиотеки TFX (TFX-BSL), метаданные ML (MLMD).

Примечание: Эти ночные пакеты нестабильны и могут сломаться.
Исправление часто может занять неделю или больше в зависимости от сложности.

О TFX

TFX — это платформа для создания и управления рабочими процессами машинного обучения в производстве
Окружающая среда. TFX предоставляет следующее:

• Набор инструментов для создания конвейеров машинного обучения. Конвейеры TFX позволяют организовать
  Рабочий процесс машинного обучения на нескольких платформах, таких как Apache Airflow, Apache Beam и
  Трубопроводы Kubeflow.

  Узнайте больше о конвейерах TFX.

• Набор стандартных компонентов, которые можно использовать как часть конвейера или как
  часть вашего сценария обучения машинному обучению. Стандартные компоненты TFX обеспечивают проверенное
  функциональность, которая поможет вам легко приступить к созданию процесса машинного обучения.

  Узнайте больше о стандартных компонентах TFX.

• Библиотеки, обеспечивающие базовую функциональность многих стандартных
  составные части. Вы можете использовать библиотеки TFX, чтобы добавить эту функциональность к вашему
  собственные пользовательские компоненты или использовать их отдельно.

  Узнайте больше о библиотеках TFX.

TFX — это набор инструментов для машинного обучения для Google, основанный на TensorFlow.
Он предоставляет структуру конфигурации и общие библиотеки для интеграции общих
компоненты, необходимые для определения, запуска и мониторинга вашей системы машинного обучения.

Стандартные компоненты TFX

Конвейер TFX — это последовательность компонентов, реализующих ML
трубопровод, который
специально разработан для масштабируемых и высокопроизводительных задач машинного обучения.
Это включает в себя моделирование, обучение, обслуживание логических выводов и управление развертыванием для
онлайн, нативные мобильные и JavaScript цели.

Конвейер TFX обычно включает следующие компоненты:

• ExampleGen — начальный входной компонент конвейера.
  который принимает и, при необходимости, разбивает входной набор данных.

• StatisticsGen вычисляет статистику для набора данных.

• SchemaGen проверяет статистику и создает данные
  схема.

• ExampleValidator ищет аномалии и пропущенные значения
  в наборе данных.

• Преобразование выполняет проектирование признаков в наборе данных.

• Тренажер обучает модель.

• Tuner настраивает гиперпараметры модели.

• Оценщик выполняет глубокий анализ результатов обучения
  и помогает вам проверять ваши экспортированные модели, гарантируя, что они «хорошие».
  достаточно», чтобы запустить его в производство.

• InfraValidator проверяет, действительно ли модель
  обслуживается из инфраструктуры и предотвращает отправку неверных моделей.

• Pusher развертывает модель в обслуживающей инфраструктуре.

• BulkInferrer выполняет пакетную обработку модели
  с непомеченными запросами на вывод.

На этой диаграмме показан поток данных между этими компонентами:

Библиотеки TFX

TFX включает как библиотеки, так и компоненты конвейера. Эта диаграмма иллюстрирует
отношения между библиотеками TFX и компонентами конвейера:

TFX предоставляет несколько пакетов Python, которые представляют собой библиотеки, используемые для
создавать компоненты конвейера. Вы будете использовать эти библиотеки для создания компонентов
ваших конвейеров, чтобы ваш код мог сосредоточиться на уникальных аспектах вашего
трубопровод.

Библиотеки TFX включают:

• Проверка данных TensorFlow (TFDV) — библиотека для анализа
  и проверка данных машинного обучения. Он предназначен для высокой масштабируемости
  и хорошо работать с TensorFlow и TFX. TFDV включает:

  • Масштабируемый расчет сводной статистики обучающих и тестовых данных.
  • Интеграция со вьювером для распределения данных и статистики, а также
    как многогранное сравнение пар наборов данных (Facets).
  • Автоматическое создание схемы данных для описания ожиданий от данных
    например требуемые значения, диапазоны и словари.
  • Средство просмотра схемы, которое поможет вам проверить схему.
  • Обнаружение аномалий для выявления аномалий, таких как отсутствующие функции,
    значения вне диапазона или неправильные типы объектов, и это лишь некоторые из них.
  • Средство просмотра аномалий, чтобы вы могли видеть, какие объекты имеют аномалии и
    узнать больше, чтобы исправить их.

• Преобразование TensorFlow (TFT) — библиотека для предварительной обработки данных.
  с ТензорФлоу. Преобразование TensorFlow полезно для данных, которые требуют
  полный проход, например:

  • Нормализация входного значения по среднему и стандартному отклонению.
  • Преобразование строк в целые числа путем создания словаря для всех входных данных
    ценности.
  • Преобразуйте числа с плавающей запятой в целые, назначив их сегментам на основе
    наблюдаемое распределение данных.

• TensorFlow используется для обучения моделей с помощью TFX. Он глотает
  обучающие данные и код моделирования и создает результат SavedModel. Это также
  интегрирует конвейер разработки функций, созданный TensorFlow Transform
  для предварительной обработки входных данных.

  KerasTuner используется
  для настройки гиперпараметров модели.

  Примечание. TFX поддерживает TensorFlow 1. 15 и, за некоторыми исключениями, 2.x. За
  подробности см. в разделе Разработка кода моделирования TensorFlow для TFX.

• Анализ модели TensorFlow (TFMA) — это библиотека для оценки
  Модели TensorFlow. Он используется вместе с TensorFlow для создания
  EvalSavedModel, которая становится основой для его анализа. Это позволяет пользователям
  оценивать свои модели на больших объемах данных распределенным образом,
  используя те же метрики, которые определены в их тренере. Эти показатели могут быть
  рассчитываются по разным фрагментам данных и визуализируются в блокнотах Jupyter.

• Метаданные TensorFlow (TFMD)
  предоставляет стандартные представления для метаданных, которые полезны при обучении
  модели машинного обучения с TensorFlow. Метаданные могут создаваться
  вручную или автоматически во время анализа входных данных, и может использоваться для
  проверка данных, исследование и преобразование. Сериализация метаданных
  форматы включают:

  • Схема, описывающая табличные данные (например, tf. Examples).
  • Набор сводных статистических данных по таким наборам данных.

• Метаданные ML (MLMD) — это библиотека для записи и извлечения
  метаданные, связанные с рабочими процессами разработчика машинного обучения и специалиста по данным. Самый
  часто метаданные используют представления TFMD. MLMD управляет сохраняемостью с помощью
  SQL-Lite,
  MySQL и другие подобные хранилища данных.

Поддерживающие технологии

Требуется

• Apache Beam — это унифицированная модель с открытым исходным кодом для определения
  как пакетные, так и потоковые конвейеры параллельной обработки данных. TFX использует
  Apache Beam для реализации параллельных конвейеров данных. Затем выполняется конвейер
  одним из поддерживаемых серверов распределенной обработки Beam, включая
  Apache Flink, Apache Spark,
  Google Cloud Dataflow и другие.

Дополнительно

Оркестраторы, такие как Apache Airflow и Kubeflow, упрощают настройку, эксплуатацию,
Мониторинг и обслуживание конвейера машинного обучения проще.

• Apache Airflow — это платформа для
  программно создавать, планировать и отслеживать рабочие процессы. TFX использует Airflow для
  создавайте рабочие процессы в виде ориентированных ациклических графов (DAG) задач. Воздушный поток
  планировщик выполняет задачи на массиве рабочих, следуя
  указанные зависимости. Богатые утилиты командной строки усложняют работу
  операции на DAG совсем несложно. Богатый пользовательский интерфейс позволяет легко визуализировать
  конвейеры, работающие в производственной среде, отслеживание хода выполнения и устранение неполадок
  при необходимости. Когда рабочие процессы определяются как код, они становятся более
  поддерживаемый, версионный, тестируемый и совместный.

• Kubeflow предназначен для развертывания
  рабочих процессов машинного обучения (ML) в Kubernetes, простых, портативных и
  масштабируемый. Цель Kubeflow — не воссоздавать другие сервисы, а предоставлять
  простой способ развернуть лучшие в своем классе системы с открытым исходным кодом для машинного обучения, чтобы
  разнообразная инфраструктура.
  Трубопроводы Kubeflow
  включить композицию и выполнение воспроизводимых рабочих процессов в Kubeflow,
  интегрирован с экспериментами и опытом на основе ноутбуков. Кубефлоу
  Сервисы конвейеров в Kubernetes включают размещенное хранилище метаданных,
  механизм оркестрации на основе контейнеров, сервер ноутбуков и пользовательский интерфейс, помогающие пользователям
  разрабатывать, запускать и управлять сложными конвейерами машинного обучения в любом масштабе. Кубефлоу
  Pipelines SDK позволяет создавать и совместно использовать компоненты и композицию.
  конвейеров программно.

Портативность и взаимодействие

TFX предназначен для переноса в различные среды и оркестровки
фреймворки, включая Apache Airflow,
Apache Beam и Kubeflow. Это также
переносимость на различные вычислительные платформы, в том числе локальные, и
облачные платформы, такие как
Облачная платформа Google (GCP). Особенно,
TFX взаимодействует с серверными управляемыми службами GCP, такими как
Облачная платформа ИИ для
Обучение и прогнозирование, а также
Облачный поток данных для распределенных данных
обработка нескольких других аспектов жизненного цикла машинного обучения.

Примечание: Текущая редакция этого руководства пользователя в основном обсуждает развертывание
в системе без операционной системы с использованием Apache Airflow для оркестровки.

Модель по сравнению с SavedModel

Модель

Модель является результатом процесса обучения. Это сериализованная запись
веса, которые были изучены во время тренировочного процесса. Эти веса
впоследствии могут быть использованы для вычисления прогнозов для новых входных примеров. Для ТФХ
и TensorFlow, «модель» относится к контрольным точкам, содержащим изученные веса.
до этого момента.

Обратите внимание, что «модель» может также относиться к определению TensorFlow.
граф вычислений (т. е. файл Python), который показывает, как будет выполняться предсказание.
вычислено. Эти два смысла могут использоваться взаимозаменяемо в зависимости от контекста.

SavedModel

• Что такое SavedModel : универсальный,
  независимая от языка, герметичная, восстанавливаемая сериализация модели TensorFlow.
• Почему это важно : Он позволяет системам более высокого уровня производить,
  преобразовывать и использовать модели TensorFlow, используя единую абстракцию.

SavedModel — рекомендуемый формат сериализации для обслуживания TensorFlow.
модель в производстве или экспорт обученной модели для нативного мобильного или
JavaScript-приложение. Например, чтобы превратить модель в службу REST для
делая прогнозы, вы можете сериализовать модель как SavedModel и обслуживать ее
с помощью TensorFlow Serving. Видеть
Обслуживание модели TensorFlow
Чтобы получить больше информации.

Схема

Некоторые компоненты TFX используют описание ваших входных данных, называемое схема .
схема является экземпляром
схема.прото.
Схемы — это тип буфера протокола, более известный как
«протобуф». Схема может указывать типы данных для значений признаков,
должна ли функция присутствовать во всех примерах, допустимых диапазонах значений и
другие свойства. Одно из преимуществ использования проверки данных TensorFlow.
(TFDV) заключается в том, что он автоматически генерирует схему, выводя типы,
категории и диапазоны из обучающих данных.

Вот выдержка из схемы protobuf:

 ...
особенность {
  Назовите возраст"
  значение_количество {
    мин: 1
    макс: 1
  }
  тип: ПОПЛАВОК
  присутствие {
    мин_фракция: 1
    мин_счетчик: 1
  }
}
особенность {
  название: "прирост капитала"
  значение_количество {
    мин: 1
    макс: 1
  }
  тип: ПОПЛАВОК
  присутствие {
    мин_фракция: 1
    мин_счетчик: 1
  }
}
...
 

Следующие компоненты используют схему:

• Проверка данных TensorFlow
• Преобразование TensorFlow

В типичном конвейере TFX TensorFlow Data Validation создает схему, которая
потребляется другими компонентами.

Примечание: Автоматически сгенерированная схема является максимально возможной и пытается сделать вывод только о базовых
свойства данных. Ожидается, что разработчики пересмотрят и изменят его по мере необходимости.
нужный.

Разработка с помощью TFX

TFX предоставляет мощную платформу для каждого этапа проекта машинного обучения,
от исследований, экспериментов и разработок на вашем локальном компьютере до
развертывание. Во избежание дублирования кода и устранения возможности
обучение/обслуживание перекос сильно
рекомендуется реализовать конвейер TFX как для обучения модели, так и для
развертывание обученных моделей и использование компонентов Transform, которые
использовать библиотеку TensorFlow Transform как для обучения, так и
вывод. При этом вы будете использовать тот же код предварительной обработки и анализа
последовательно и избегать различий между данными, используемыми для обучения, и данными, поступающими
вашим обученным моделям в производстве, а также извлекать выгоду из написания этого
код один раз.

Исследование, визуализация и очистка данных

Конвейеры TFX обычно начинаются с компонента ExampleGen, который
принимает входные данные и форматирует их как tf. Examples. Часто это делается после
данные были разделены на обучающие и оценочные наборы данных, чтобы
фактически две копии компонентов ExampleGen, по одной для обучения и оценки.
Обычно за этим следует
Компонент StatisticsGen и компонент SchemaGen,
который изучит ваши данные и выведет данные
схема и статистика. Схема и статистика будут потребляться
Компонент ExampleValidator, который будет искать аномалии, отсутствующие
значения и неправильные типы данных в ваших данных. Все эти компоненты используют
возможности библиотеки проверки данных TensorFlow.

Проверка данных TensorFlow (TFDV) — ценный инструмент при выполнении
первоначальное исследование, визуализация и очистка набора данных. TFDV исследует
ваши данные и делает вывод о типах данных, категориях и диапазонах, а затем
автоматически помогает выявлять аномалии и отсутствующие значения. Он также обеспечивает
инструменты визуализации, которые могут помочь вам изучить и понять ваш набор данных.
После завершения конвейера вы можете читать метаданные из MLMD и использовать
инструменты визуализации TFDV в блокноте Jupyter для анализа ваших данных.

После первоначального обучения и развертывания модели TFDV можно использовать для
отслеживать новые данные из запросов на вывод к развернутым моделям и искать
аномалии и/или дрейф. Это особенно полезно для данных временных рядов, которые
меняется с течением времени в результате тренда или сезонности и может помочь сообщить, когда
возникают проблемы с данными или когда модели необходимо переобучить на новых данных.

Визуализация данных

После того, как вы завершили свой первый прогон данных через раздел вашего
конвейер, использующий TFDV (обычно это StatisticsGen, SchemaGen и
ExampleValidator) вы
может визуализировать результаты в блокноте в стиле Jupyter. Для дополнительных прогонов
Вы можете
сравнивайте эти результаты по мере внесения корректировок, пока ваши данные не станут оптимальными
для тебя
Модель и приложение.

Сначала вы запросите метаданные ML (MLMD) , чтобы найти результаты
эти исполнения этих компонентов, а затем использовать API поддержки визуализации
в TFDV для создания визуализаций в блокноте. Это включает
tfdv.load_statistics()
и tfdv.visualize_statistics() Используя это
визуализации вы можете лучше понять характеристики вашего набора данных, и
при необходимости изменить по мере необходимости.

Разработка и обучение моделей

Типичный конвейер TFX будет включать компонент Transform, который
будет выполнять разработку функций, используя возможности
Библиотека TensorFlow Transform (TFT). Компонент Transform потребляет
схема, созданная компонентом SchemaGen, и применяет преобразования данных к
создавать, комбинировать и преобразовывать функции, которые будут использоваться для обучения вашего
модель. Очистка отсутствующих значений и преобразование типов также должны выполняться в
компонент Transform, если есть вероятность, что они также будут
присутствует в данных, отправляемых для запросов на вывод. Есть некоторые важные
соображения при разработке кода TensorFlow для обучения TFX.

Результатом компонента Transform является SavedModel, который будет импортирован и
используется в вашем коде моделирования в TensorFlow во время обучения
составная часть. Этот
SavedModel включает в себя все преобразования инженерии данных, которые были
создается в компоненте Transform, так что одинаковые преобразования
выполненный
используя один и тот же код во время обучения и вывода. С использованием
код моделирования, включая SavedModel из компонента Transform, вы можете
используйте данные обучения и оценки и обучите свою модель.

При работе с моделями на основе Estimator последний раздел вашего моделирования
код должен сохранить вашу модель как SavedModel и как EvalSavedModel. Сохранение
поскольку EvalSavedModel гарантирует, что показатели, используемые во время обучения, также
доступны во время оценки (обратите внимание, что это не требуется для keras на основе
модели). Для сохранения EvalSavedModel необходимо импортировать
Библиотека анализа моделей TensorFlow (TFMA) в вашем компоненте Trainer.

 импортировать tensorflow_model_analysis как tfma
...
tfma.export.export_eval_savedmodel(
        оценщик = оценщик,
        export_dir_base=eval_model_dir,
        eval_input_receiver_fn=receiver_fn)
 

Дополнительный компонент Tuner можно добавить перед Trainer для настройки
гиперпараметры (например, количество слоев) для модели. С данной моделью и
пространство поиска гиперпараметров, алгоритм настройки найдет лучшее
гиперпараметры в зависимости от цели.

Анализ и понимание производительности модели

После первоначальной разработки модели и обучения важно проанализировать и
действительно понять производительность вашей модели. Типичный конвейер TFX будет включать
компонент Evaluator, который использует возможности
Библиотека анализа моделей TensorFlow (TFMA), которая предоставляет мощные
набор инструментов для этого этапа разработки. Компонент Evaluator использует
модель, которую вы экспортировали выше, и позволяет указать список
tfma.SlicingSpec
которые вы можете использовать при визуализации и анализе производительности вашей модели. Каждый
SlicingSpec определяет срез ваших обучающих данных, который вы хотите изучить,
такие как определенные категории для категориальных функций или определенные диапазоны для
числовые признаки.

Например, это может быть важно для понимания вашей модели.
производительность для различных сегментов ваших клиентов, которые могут быть сегментированы
по годовым покупкам, географическим данным, возрастной группе или полу. Это может быть
особенно важно для наборов данных с длинными хвостами, где производительность
доминирующая группа может маскировать неприемлемые результаты для важных, но меньших
группы. Например, ваша модель может хорошо работать для средних сотрудников, но не
ужасно для исполнительного персонала, и вам может быть важно это знать.

Модельный анализ и визуализация

модель и запуск компонента Evaluator (который использует
TFMA) по результатам обучения, вы можете визуализировать результаты в
Блокнот в стиле Jupyter. Для дополнительных прогонов вы можете сравнить эти результаты как
вы вносите коррективы, пока ваши результаты не станут оптимальными для вашей модели и
заявление.

Вы сначала запросите
ML Metadata (MLMD) , чтобы найти результаты этих
выполнения этих компонентов, а затем использовать API поддержки визуализации в
TFMA для создания визуализаций в вашей записной книжке. Это включает
tfma.load_eval_results
и tfma.view.render_slicing_metrics
Используя эту визуализацию, вы сможете лучше понять характеристики своего
модели, и при необходимости модифицировать по мере необходимости.

Проверка производительности модели

В рамках анализа производительности модели может потребоваться проверка
производительность по сравнению с базовым уровнем (например, текущей моделью обслуживания). Модель
проверка выполняется путем передачи как кандидата, так и базовой модели в
Компонент оценщика. Оценщик вычисляет показатели
(например, AUC, потеря) как для кандидата, так и для исходного уровня вместе с соответствующим
набор показателей различий. Затем можно применить пороги и использовать их для открытия ворот.
ваши модели в производство.

Проверка возможности обслуживания модели

Перед развертыванием обученной модели может потребоваться проверить,
действительно обслуживается в обслуживающей инфраструктуре. Это особенно важно
в производственных средах, чтобы гарантировать, что недавно опубликованная модель не
запретить системе обслуживать прогнозы.
Компонент InfraValidator выполнит канареечное развертывание
вашу модель в изолированной среде и, при желании, отправлять реальные запросы на
проверьте правильность работы вашей модели.

Цели развертывания

После того, как вы разработали и обучили модель, которой вы довольны, теперь
время для его развертывания в одной или нескольких целях развертывания, где он будет получать
запросы на вывод. TFX поддерживает развертывание в трех классах развертывания.
цели. Обученные модели, которые были экспортированы как SavedModels, могут быть развернуты
для любой или всех этих целей развертывания.

Вывод: TensorFlow Serving

TensorFlow Serving (TFS) — это гибкая высокопроизводительная служба
система моделей машинного обучения, предназначенная для производственных сред. Это
потребляет SavedModel и будет принимать запросы на вывод через REST или
gRPC-интерфейсы. Он работает как набор процессов на одном или нескольких сетевых серверах.
используя одну из нескольких передовых архитектур для обработки синхронизации и
распределенные вычисления. Дополнительную информацию см. в документации по TFS.
информация о разработке и развертывании решений TFS.

В типичном конвейере SavedModel, обученный
Компонент инструктора сначала будет проходить инфра-валидацию в
Компонент InfraValidator. InfraValidator запускает канарейку
Сервер модели TFS для фактического обслуживания SavedModel. Если валидация прошла,
Компонент Pusher, наконец, развернет SavedModel в вашу TFS.
инфраструктура. Это включает в себя обработку нескольких версий и обновлений модели.

Вывод в родных мобильных приложениях и приложениях IoT: TensorFlow Lite

TensorFlow Lite — это набор инструментов, который
посвященный тому, чтобы помочь разработчикам использовать их обученные модели TensorFlow в родном
мобильные и IoT-приложения. Он использует те же SavedModels, что и TensorFlow.
Обслуживание и применяет оптимизации, такие как квантование и обрезка, для оптимизации
размер и производительность полученных моделей для задач бега
на мобильных и IoT-устройствах. Дополнительные сведения см. в документации TensorFlow Lite.
информация об использовании TensorFlow Lite.

Вывод в JavaScript: TensorFlow JS

TensorFlow JS — библиотека JavaScript для обучения
и развертывание моделей машинного обучения в браузере и на Node.js. Он потребляет столько же
SavedModels как TensorFlow Serving и TensorFlow Lite и преобразует их в
Веб-формат TensorFlow.js. Дополнительные сведения см. в документации TensorFlow JS.
при использовании TensorFlow JS.

Создание конвейера TFX с Airflow

Проверить
мастерская воздушного потока
подробнее

Создание конвейера TFX с помощью Kubeflow

Настройка

Kubeflow требуется кластер Kubernetes для запуска конвейеров в масштабе. См.
Руководство по развертыванию Kubeflow, в котором описаны варианты
развертывание кластера Kubeflow.

Настройка и запуск конвейера TFX

Пожалуйста, следуйте
Руководство по TFX on Cloud AI Platform Pipeline
для запуска примера конвейера TFX в Kubeflow. Компоненты TFX были
контейнеризован для создания пайплайна Kubeflow, а пример иллюстрирует
возможность настроить конвейер для чтения большого общедоступного набора данных и выполнения
этапы обучения и обработки данных в масштабе облака.

Интерфейс командной строки для действий конвейера

TFX предоставляет унифицированный интерфейс командной строки, который помогает выполнять весь спектр операций конвейера.
такие действия, как создание, обновление, запуск, перечисление и удаление конвейеров на различных
оркестраторы, включая Apache Airflow, Apache Beam и Kubeflow. Для получения подробной информации
пожалуйста, следуйте
эти инструкции.

TFX для мобильных устройств | TensorFlow

Введение

В этом руководстве показано, как Tensorflow Extended (TFX) может создавать и
оценить модели машинного обучения, которые будут развернуты на устройстве. TFX сейчас
обеспечивает встроенную поддержку TFLite, которая
позволяет выполнять высокоэффективный логический вывод на мобильных устройствах.

В этом руководстве описаны изменения, которые можно внести в любой конвейер для
создавать и оценивать модели TFLite. Мы предоставляем полный пример здесь,
демонстрация того, как TFX может обучать и оценивать модели TFLite, которые
обучены на базе данных MNIST. Дальше,
мы покажем, как можно использовать один и тот же конвейер для одновременного экспорта
стандартная SavedModel на основе Keras
а также TFLite, что позволяет пользователям сравнивать их качество.

Мы предполагаем, что вы знакомы с TFX, нашими компонентами и нашими конвейерами. Если не,
то, пожалуйста, посмотрите этот учебник.

Шаги

Для создания и оценки модели TFLite в TFX требуется всего два шага.
Первым шагом является вызов переписчика TFLite в контексте
TFX Trainer для преобразования
обученную модель TensorFlow в модель TFLite. Второй шаг
настройка Оценщика для оценки моделей TFLite. Теперь мы обсудим каждый по очереди.

Вызов рерайтера TFLite в трейнере.

TFX Trainer ожидает, что определяемый пользователем run_fn будет указан в
файл модуля. это run_fn определяет обучаемую модель,
обучает указанное количество итераций и экспортирует обученную модель.

В оставшейся части этого раздела мы приводим фрагменты кода, демонстрирующие изменения
требуется для вызова переписчика TFLite и экспорта модели TFLite. Все это
код находится в run_fn модуля MNIST TFLite.

Как показано в приведенном ниже коде,
мы должны сначала создать подпись, которая принимает тензор для каждой функции как
вход. Обратите внимание, что это отход от большинства существующих моделей в TFX, которые требуют
сериализованный tf.Example
прототипы в качестве входных данных.

 подписи = {
      'serving_default':
          _get_serve_tf_examples_fn(
              модель, tf_transform_output).get_concrete_function(
                  tf.TensorSpec(
                      форма=[Нет, 784],
                      dtype=tf.float32,
                      имя = 'image_floats'))
  }
 

Затем модель Keras сохраняется как SavedModel так же, как она
нормально есть.

 temp_saving_model_dir = os.path.join(fn_args.serving_model_dir, 'temp')
  model.save (temp_saving_model_dir, save_format = 'tf', подписи = подписи)
 

Наконец, мы создаем экземпляр переписчика TFLite ( tfrw ) и вызываем его
на SavedModel, чтобы получить модель TFLite. Мы храним эту модель TFLite
в serve_model_dir , предоставленном вызывающей стороной run_fn .
Таким образом, модель TFLite сохраняется в том месте, где находятся все нижестоящие TFX-файлы.
компоненты будут ожидать найти модель.

 tfrw = rewriter_factory.create_rewriter(
      rewriter_factory.TFLITE_REWRITER, имя = 'tflite_rewriter')
  converters.rewrite_saved_model (temp_saving_model_dir,
                                 fn_args.serving_model_dir,
                                 tfrw,
                                 rewriter.ModelType.TFLITE_MODEL)
 

Оценка модели TFLite.

TFX Evaluator предоставляет
способность анализировать обученные модели, чтобы понять их качество в широком диапазоне
метрик. Помимо анализа сохраненных моделей, TFX Evaluator теперь может
для анализа моделей TFLite.

Следующий фрагмент кода (воспроизведенный из конвейера MNIST),
показывает, как настроить Evaluator, который анализирует модель TFLite.

 # Сообщает оценщику, что модель является моделью TFLite. 
  eval_config_lite.model_specs[0].model_type = 'tf_lite'
  ...
  # Использует TFMA для вычисления статистики оценки функций TFLite
  # модель.
  model_analyzer_lite = Оценщик(
      примеры=example_gen.outputs['примеры'],
      модель=trainer_lite.outputs['модель'],
      eval_config=eval_config_lite,
  ).with_id('mnist_lite')
 

Как показано выше, единственное изменение, которое нам нужно сделать, это установить model_type
поле до tf_lite . Никаких других изменений конфигурации не требуется для анализа
Модель TFLite. Независимо от того, модель TFLite или SavedModel
анализируется, выходные данные оценщика будут иметь точно такую ​​же структуру.

Однако обратите внимание, что Оценщик предполагает, что модель TFLite сохранена
в файле с именем tflite в train_lite.outputs[‘model’].

Главная | TFX: Treasury Financial Experience

Ваше практическое руководство по управлению федеральными финансами

Простая в использовании политика и руководство FFM, созданные для оптимизации государственного учета и отчетности

Подписаться на

РЕКОМЕНДУЕМОЕ СОДЕРЖАНИЕ

Стандартная главная бухгалтерская книга США

Включает часть 1 и часть 2 финансового года, а также сводку последних изменений

ПРОСМОТРЕТЬ USSGL

Видеообучение по запросу

Сборник тренингов, проведенных специалистами по финансовому менеджменту для специалистов по финансовому менеджменту

ПОСМОТРЕТЬ ОБУЧЕНИЕ

Сценарии использования

Примеры того, как федеральные агентства должны выполнять определенные процессы финансового управления для цифровой эпохи

The New Treasury Financial Experience (TFX) представляет информацию из TFM и других руководств Treasury FM в более организованном виде в соответствии с потребностями пользователя, включая:

• Навигация на основе задач для более легкого поиска того, что вам нужно
• Надежные возможности поиска с релевантной связанной информацией
• Действия и варианты использования Federal FM в реальных ситуациях
• Простое и понятное руководство
• Механизмы обратной связи для постоянного улучшения на основе потребностей пользователей

УЗНАТЬ БОЛЬШЕ О НОВОМ TFX

УЗНАТЬ БОЛЬШЕ О НОВОМ TFX

Стандарты финансового менеджмента

Работая с агентствами-партнерами, команда Financial Innovation & Transformation (FIT) разработала множество ресурсов, чтобы помочь агентствам улучшить управление федеральными финансами. К ним относятся:

• Варианты использования в бизнесе на основе сквозных бизнес-процессов
• Функции и деятельность того, что агентства делают в финансовом управлении
• Системные требования FFM сосредоточены на бизнес-результатах
• Стандартные элементы данных необходимо для поддержки входов и выходов в вариантах использования

Узнать больше о стандартах FM

Узнать больше о стандартах FM

Популярные ресурсы

Этот список будет обновляться от основных задач до часто используемых инструментов, чтобы обеспечить быстрый и легкий доступ к наиболее необходимым ресурсам на основе показателей веб-сайта.

Новые возможности TFX

Все новости

Фискальная служба расширяет содержимое TFX

AGA Взгляд в будущее

Оцифровка финансового управления для будущего.