画像分類 - TensorFlow - Amazon SageMaker
Image Classification - TensorFlow algorithm の Amazon EC2インスタンスの推奨事項サンプルノートブック

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画像分類 - TensorFlow

Amazon SageMaker Image Classification - TensorFlow algorithm は、TensorFlow Hub から事前トレーニングされた多くのモデルを使用した転送学習をサポートする教師あり学習アルゴリズムです。大量の画像データが使用可能でない場合でも、転移学習を使用して、使用可能な事前トレーニング済みモデルのいずれかを独自のデータセットで微調整できます。画像分類アルゴリズムは、画像を入力として受け取り、指定された各クラスラベルの確率を出力します。トレーニングデータセットは、.jpg、.jpeg、または .png 形式の画像で構成されている必要があります。このページには、Amazon EC2インスタンスのレコメンデーションと、イメージ分類 - のサンプルノートブックに関する情報が含まれています TensorFlow。

トピック

Image Classification - TensorFlow algorithm の Amazon EC2インスタンスの推奨事項

Image Classification - TensorFlow algorithm は、以下を含むトレーニングのすべての CPUおよび GPUインスタンスをサポートします。

  • 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

バッチサイズが大きいトレーニングには、メモリが豊富なGPUインスタンスをお勧めします。CPU (M5 など) インスタンスと GPU (P2、P3, G4dnインスタンスの両方を推論に使用できます。 G5

画像分類 - TensorFlow サンプルノートブック

カスタムデータセットでの転送学習に SageMaker Image Classification - TensorFlow algorithm を使用する方法の詳細については、「Introduction to SageMaker TensorFlow - Image Classification notebook」を参照してください。

で例を実行するために使用できる Jupyter ノートブックインスタンスを作成してアクセスする方法については SageMaker、「」を参照してくださいAmazon SageMaker Notebook インスタンス。ノートブックインスタンスを作成して開いたら、SageMakerサンプルタブを選択してすべての SageMaker サンプルのリストを表示します。ノートブックを開くには、その [Use (使用)] タブを選択し、[Create copy (コピーを作成)] を選択します。