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# Clasificación de imágenes - TensorFlow
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El algoritmo de clasificación de SageMaker imágenes de Amazon es un TensorFlow algoritmo de aprendizaje supervisado que admite el aprendizaje por transferencia con muchos modelos previamente entrenados desde el [TensorFlow Hub](https://tfhub.dev/s?fine-tunable=yes&module-type=image-classification&subtype=module,placeholder&tf-version=tf2). Utilice el aprendizaje por transferencia para ajustar uno de los modelos previamente entrenados disponibles en su propio conjunto de datos, aunque no haya una gran cantidad de datos de imagen disponibles. El algoritmo de clasificación de imágenes toma una imagen como entrada y genera una probabilidad para cada etiqueta de clase suministrada. Los conjuntos de datos de entrenamiento deben estar compuestos por imágenes en formato .jpg, .jpeg o .png. Esta página incluye información sobre las recomendaciones de instancias de Amazon EC2 y cuadernos de muestra para Image Classification -. TensorFlow

**Topics**
+ [Cómo utilizar el algoritmo de clasificación SageMaker de imágenes TensorFlow](IC-TF-how-to-use.md)
+ [Interfaz de entrada y salida para el algoritmo de clasificación de imágenes TensorFlow](IC-TF-inputoutput.md)
+ [Recomendación de instancia de Amazon EC2 para el algoritmo de clasificación de imágenes TensorFlow](#IC-TF-instances)
+ [Clasificación de imágenes: TensorFlow ejemplos de cuadernos](#IC-TF-sample-notebooks)
+ [Cómo TensorFlow funciona la clasificación de imágenes](IC-TF-HowItWorks.md)
+ [TensorFlow Modelos Hub](IC-TF-Models.md)
+ [Clasificación de imágenes: TensorFlow hiperparámetros](IC-TF-Hyperparameter.md)
+ [Ajuste una clasificación de imágenes: modelo TensorFlow](IC-TF-tuning.md)

## Recomendación de instancia de Amazon EC2 para el algoritmo de clasificación de imágenes TensorFlow
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El TensorFlow algoritmo de clasificación de imágenes es compatible con todas las instancias de CPU y GPU para el entrenamiento, incluidas las siguientes:
+ `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`

Para el entrenamiento con lotes grandes, recomendamos utilizar instancias de GPU con más memoria. Para la inferencia, se pueden usar instancias de CPU (como M5) o de GPU (P2, P3, G4dn o G5).

## Clasificación de imágenes: TensorFlow ejemplos de cuadernos
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Para obtener más información sobre cómo utilizar el TensorFlow algoritmo de clasificación de SageMaker imágenes para el aprendizaje por transferencia en un conjunto de datos personalizado, consulte la [introducción al SageMaker TensorFlow cuaderno de clasificación de imágenes](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/image_classification_tensorflow/Amazon_TensorFlow_Image_Classification.ipynb).

Para obtener instrucciones sobre cómo crear instancias de Jupyter Notebook y acceder a ellas, que puede utilizar para ejecutar el ejemplo en SageMaker IA, consulte. [Instancias de Amazon SageMaker Notebook](nbi.md) Una vez que haya creado una instancia de bloc de notas y la haya abierto, seleccione la pestaña **Ejemplos de SageMaker IA** para ver una lista de todos los ejemplos de SageMaker IA. Para abrir un cuaderno, elija su pestaña **Usar** y elija **Crear copia**.