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Bildklassifizierung - TensorFlow
Der Amazon SageMaker Image Classification — TensorFlow Algorithmus ist ein überwachter Lernalgorithmus, der Transfer-Lernen mit vielen vortrainierten Modellen aus dem TensorFlow Hub
Themen
Wie benutzt man den SageMaker Image Classification — Algorithmus TensorFlow
Eingabe- und Ausgabeschnittstelle für den Bildklassifizierungsalgorithmus TensorFlow
Empfehlung einer Amazon EC2-Instance für den Image Classification — Algorithmus TensorFlow
Optimieren Sie ein Modell für die Bildklassifizierung TensorFlow
Empfehlung einer Amazon EC2-Instance für den Image Classification — Algorithmus TensorFlow
Der Image Classification — TensorFlow Algorithmus unterstützt alle CPU- und GPU-Instances für das Training, einschließlich:
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ml.p2.xlarge -
ml.p2.16xlarge -
ml.p3.2xlarge -
ml.p3.16xlarge -
ml.g4dn.xlarge -
ml.g4dn.16.xlarge -
ml.g5.xlarge -
ml.g5.48xlarge
Wir empfehlen die Verwendung von GPU-Instances mit mehr Arbeitsspeicher zum Training mit großen Stapelgrößen. Sowohl CPU- (wie M5) als auch GPU-Instances (P2, P3, G4dn oder G5) können für Inferenzen verwendet werden.
Bildklassifizierung — TensorFlow Beispiel-Notebooks
Weitere Informationen zur Verwendung des SageMaker TensorFlow Bildklassifizierungsalgorithmus für Transfer Learning an einem benutzerdefinierten Datensatz finden Sie im Notizbuch
Anweisungen zum Erstellen und Zugreifen auf Jupyter-Notebook-Instances, mit denen Sie das Beispiel in SageMaker AI ausführen können, finden Sie unter. SageMaker Amazon-Notebook-Instances Nachdem Sie eine Notebook-Instanz erstellt und geöffnet haben, wählen Sie den Tab SageMaker AI-Beispiele, um eine Liste aller AI-Beispiele anzuzeigen. SageMaker Zum Öffnen eines Notebooks wählen Sie die Registerkarte Verwenden und dann Kopie erstellen aus.