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# 画像分類 - TensorFlow
Amazon SageMaker 画像分類 - TensorFlow アルゴリズムは、[TensorFlow ハブ](https://tfhub.dev/s?fine-tunable=yes&module-type=image-classification&subtype=module,placeholder&tf-version=tf2)の多くの事前トレーニング済みモデルによる転移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、画像分類 - TensorFlow の Amazon EC2 インスタンスに関する推奨事項とサンプルノートブックについての情報が含まれています。
**Topics**
+ [SageMaker 画像分類 - TensorFlow アルゴリズムの使用方法](IC-TF-how-to-use.md)
+ [画像分類 - TensorFlow アルゴリズムの入出力インターフェイス](IC-TF-inputoutput.md)
+ [画像分類 - TensorFlow アルゴリズムの Amazon EC2 インスタンスの推奨事項](#IC-TF-instances)
+ [画像分類 - TensorFlow サンプルノートブック](#IC-TF-sample-notebooks)
+ [画像分類 - TensorFlow の仕組み](IC-TF-HowItWorks.md)
+ [TensorFlow Hub モデル](IC-TF-Models.md)
+ [画像分類 - TensorFlow ハイパーパラメータ](IC-TF-Hyperparameter.md)
+ [画像分類 - TensorFlow モデルを調整する](IC-TF-tuning.md)
## 画像分類 - TensorFlow アルゴリズムの Amazon EC2 インスタンスの推奨事項
画像分類 - TensorFlow アルゴリズムは、次を含むすべてのトレーニング用 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`
大きなバッチサイズのトレーニングにはメモリが多い 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、または G5) インスタンスの両方を推論に使用できます。
## 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の転移学習に SageMaker 画像分類 - TensorFlow アルゴリズムを使用する方法の詳細については、「[Introduction to SageMaker TensorFlow - Image Classification](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/image_classification_tensorflow/Amazon_TensorFlow_Image_Classification.ipynb)」ノートブックを参照してください。
SageMaker AI でサンプル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の詳細については、「[Amazon SageMaker ノートブックインスタンス](nbi.md)」を参照してください。ノートブックインスタンスを作成して開いた後、**[SageMaker AI サンプル]** タブを選択して、すべての SageMaker AI 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。