在数据采集器中用TensorFlow进行实时机器学习(2)

在预览管道上，乳腺癌数据记录的输入通过了上面所述的数据流管道过程，包括服务于我们的TensorFlow模型。发送给Kafka生产者的最终输出记录数据（如上所示）包括用于分类的模型所使用的乳腺癌特征，在用户定义的字段TF_Model_Classification中模型输出值为0或1，以及由Expression Evaluator创建的Condition字段中表示相应的癌症状况是良性或恶性。

总结

本文说明了在Data Collector 3.5.0中使用最新发布的TensorFlow Evaluator。一般来说，这个评估器将允许你提供预训练的TensorFlow模型，用于生成预测结果和分类结果，而无需编写任何自己的代码。

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（编辑：ASP站长网）