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# Classificazione del testo - TensorFlow
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[L'algoritmo Amazon SageMaker AI Text Classification è un TensorFlow algoritmo di apprendimento supervisionato che supporta il trasferimento dell'apprendimento con molti modelli preaddestrati dall'TensorFlow Hub.](https://tfhub.dev/) 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 testo. L'algoritmo di classificazione del testo prende una stringa di testo come input e restituisce una probabilità per ogni etichetta di classe. I set di dati di addestramento devono essere in formato CSV. Questa pagina include informazioni sui consigli sulle istanze di Amazon EC2 e notebook di esempio per la classificazione del testo -. TensorFlow

**Topics**
+ [Come usare l'algoritmo SageMaker AI Text Classification - TensorFlow](text-classification-tensorflow-how-to-use.md)
+ [Interfaccia di input e output per l'algoritmo Text Classification TensorFlow](text-classification-tensorflow-inputoutput.md)
+ [Raccomandazione dell'istanza Amazon EC2 per l'algoritmo di classificazione del testo TensorFlow](#text-classification-tensorflow-instances)
+ [Classificazione del testo: TensorFlow taccuini di esempio](#text-classification-tensorflow-sample-notebooks)
+ [Come TensorFlow funziona la classificazione del testo](text-classification-tensorflow-HowItWorks.md)
+ [TensorFlow Modelli Hub](text-classification-tensorflow-Models.md)
+ [Classificazione del testo - TensorFlow Iperparametri](text-classification-tensorflow-Hyperparameter.md)
+ [Ottimizzazione di una classificazione del testo - modello TensorFlow](text-classification-tensorflow-tuning.md)

## Raccomandazione dell'istanza Amazon EC2 per l'algoritmo di classificazione del testo TensorFlow
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L' TensorFlow algoritmo Text 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). Per un elenco completo delle istanze di SageMaker formazione e inferenza AWS nelle diverse regioni, consulta [Amazon SageMaker ](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/) Pricing.

## Classificazione del testo: TensorFlow taccuini di esempio
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Per ulteriori informazioni su come utilizzare l' TensorFlow algoritmo SageMaker AI Text Classification per trasferire l'apprendimento su un set di dati personalizzato, consulta il taccuino [Introduzione a JumpStart -](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_classification/Amazon_JumpStart_Text_Classification.ipynb) Text Classification.

Per istruzioni su come creare e accedere alle istanze del 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 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**.