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# Classificazione delle immagini - TensorFlow
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[L'algoritmo Amazon SageMaker Image Classification è un TensorFlow algoritmo di apprendimento supervisionato che supporta il trasferimento dell'apprendimento con molti modelli preaddestrati dall'TensorFlow Hub.](https://tfhub.dev/s?fine-tunable=yes&module-type=image-classification&subtype=module,placeholder&tf-version=tf2) Usa il trasferimento dell’apprendimento per ottimizzare uno dei modelli preaddestrati disponibili sul tuo set di dati, anche se non è disponibile una grande quantità di dati di immagine. L'algoritmo di classificazione delle immagini prende un'immagine come input e restituisce una probabilità per ogni etichetta di classe fornita. I set di dati di addestramento devono essere costituiti da immagini in formato.jpg, .jpeg o.png. Questa pagina include informazioni sui consigli sulle istanze di Amazon EC2 e sui notebook di esempio per la classificazione delle immagini -. TensorFlow

**Topics**
+ [Come usare l'algoritmo Image Classification SageMaker - TensorFlow](IC-TF-how-to-use.md)
+ [Interfaccia di input e output per l'algoritmo di classificazione delle immagini TensorFlow](IC-TF-inputoutput.md)
+ [Raccomandazione dell'istanza Amazon EC2 per l'algoritmo di classificazione delle immagini TensorFlow](#IC-TF-instances)
+ [Classificazione delle immagini: TensorFlow quaderni di esempio](#IC-TF-sample-notebooks)
+ [Come TensorFlow funziona la classificazione delle immagini](IC-TF-HowItWorks.md)
+ [TensorFlow Modelli Hub](IC-TF-Models.md)
+ [Classificazione delle immagini - TensorFlow Iperparametri](IC-TF-Hyperparameter.md)
+ [Ottimizzazione di un modello di classificazione delle immagini TensorFlow](IC-TF-tuning.md)

## Raccomandazione dell'istanza Amazon EC2 per l'algoritmo di classificazione delle immagini TensorFlow
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L' TensorFlow algoritmo Image Classification supporta tutte le istanze di CPU e GPU per l'addestramento, tra cui:
+ `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`

Ti consigliamo le istanze GPU con più memoria per l’addestramento con batch di grandi dimensioni. Per l'inferenza puoi utilizzare sia le istanze CPU (come M5) che quelle GPU (P2, P3, G4dn o G5).

## Classificazione delle immagini: TensorFlow quaderni di esempio
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Per ulteriori informazioni su come utilizzare l' TensorFlow algoritmo di classificazione delle SageMaker immagini per trasferire l'apprendimento su un set di dati personalizzato, consulta il taccuino [Introduzione a SageMaker TensorFlow -](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/image_classification_tensorflow/Amazon_TensorFlow_Image_Classification.ipynb) Image Classification.

Per istruzioni su come creare e accedere alle istanze di notebook Jupyter da utilizzare per eseguire l'esempio in AI, consulta. SageMaker [Istanze SageMaker per notebook Amazon](nbi.md) Dopo aver creato un'istanza di notebook e averla aperta, seleziona la scheda **Esempi di SageMaker AI** per visualizzare un elenco di tutti gli esempi di IA. SageMaker Per aprire un notebook, seleziona la relativa scheda **Utilizza** e scegli **Crea copia**.