本課程的測試和偵錯指南執行方式可能相當複雜。您可以使用 TensorFlow 和 TensorFlow Extended (TFX) 來實作一些指南。TFX 是依據 TensorFlow 打造的端對端機器學習管線。如需示範，請參閱此端對端 TFX 範例。為補充端對端範例，下表列有指南中 TF 和 TFX 可用資源。系統只會列出 TF 或 TFX 支援的規範。
| 規範 | TF/TFX 實作 | Google 內部導入 |
|---|---|---|
| 機器學習模型偵錯指南 | ||
| 探索您的資料 | 使用 Pandas 或 Facet 探索資料。
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| 使用資料結構定義驗證輸入資料 | 使用 TensorFlow 資料驗證。 |
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| 分割分割內容品質良好 | -- | TFX 會隨機分割資料。不過，TFX 目前仍無法監控分割品質。 |
| 測試工程資料 | -- | 編寫 TFX Transform 元件的單元測試。請參閱 tf.transform 輸入內容的單元測試。 |
| 實作機器學習程式碼的測試 | 首先，使用 Eager Execution 對 TF 模型進行偵錯。 然後使用 Tensorflow Testing 撰寫測試。 | 請參閱 TFX 中的單元測試和 tfx.unit。 |
| 最佳化 | ||
| 調整超參數 | 使用 Cloud ML 的超參數調整。 | 使用 TFX Tuner 同時調整超參數。請參閱自動微調模型一文。 |
| 指標 | ||
| 產生模型指標 | TensorBoard 以視覺化方式呈現您的 TF 圖形並繪製指標。請參閱「TensorBoard：圖表視覺化」。 | 請參閱 Google 專屬 TensorBoard 說明。 |
| 部署至管道 | ||
| 監控整體管道指標 | -- | 請參閱「機器學習健康狀態指標」資訊主頁。 |
| 管道的整合測試 | -- | 請參閱 TFX 整合測試。 |
| 在實際工作環境中測試模型品質 | 使用 Tensorflow 模型分析。 | 使用 TFX ModelValidator |
| 在提供前驗證模型基礎架構相容性 | -- | 使用 TFX InfraValidator。 |
| 檢查訓練/應用偏差 | 使用 TFX Transform 來訓練訓練和提供特徵工程程式碼，藉此避免特徵偏差。 | 請參閱 TFX 訓練服務偏差偵測。 |
| 追蹤過時 | -- | 未執行。請參閱功能要求追蹤錯誤。 |