Data Flow Facilitator for Machine Learning（DFFML）提供用于数据集生成和存储的API，并且支持使用任何机器学习框架的模型定义，从高级到低级使用。
DFFML的目标是为数据集生成和模型定义构建社区驱动的插件库。 因此，我们作为开发人员和研究人员可以使用各种模型实现快速轻松地插入和播放各种数据。
我们构建插件库（任何人都可以维护，除非你想要它们不必上游），模型实现，特征数据生成器和数据库后端抽象的更多变化，我们都必须工作用。
现在我们已经发布了一个围绕Tensorflow DNN估算器的包装器，以及一组从git存储库收集数据的特征生成器。
