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# Classificação de texto - TensorFlow
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[O algoritmo Amazon SageMaker AI Text Classification - é um TensorFlow algoritmo de aprendizado supervisionado que oferece suporte ao aprendizado por transferência com muitos modelos pré-treinados do TensorFlow Hub.](https://tfhub.dev/) Use transferir aprendizado para ajustar um dos modelos pré-treinados disponíveis em seu próprio conjunto de dados, mesmo que uma grande quantidade de dados de texto não esteja disponível. O algoritmo de classificação de texto usa uma string de texto como de entrada e saída como uma probabilidade para cada um dos rótulos de classe. Os conjuntos de dados de treinamento devem estar no formato CSV. Esta página inclui informações sobre recomendações de instâncias do Amazon EC2 e exemplos de notebooks para classificação de texto -. TensorFlow

**Topics**
+ [Como usar o TensorFlow algoritmo SageMaker AI Text Classification](text-classification-tensorflow-how-to-use.md)
+ [Interface de entrada e saída para o TensorFlow algoritmo de classificação de texto](text-classification-tensorflow-inputoutput.md)
+ [Recomendação de instância do Amazon EC2 para o algoritmo de classificação de texto TensorFlow](#text-classification-tensorflow-instances)
+ [Classificação de texto - TensorFlow exemplos de cadernos](#text-classification-tensorflow-sample-notebooks)
+ [Como TensorFlow funciona a classificação de texto](text-classification-tensorflow-HowItWorks.md)
+ [TensorFlow Modelos de hub](text-classification-tensorflow-Models.md)
+ [Classificação de texto - TensorFlow Hiperparâmetros](text-classification-tensorflow-Hyperparameter.md)
+ [Ajustar uma classificação de texto - TensorFlow modelo](text-classification-tensorflow-tuning.md)

## Recomendação de instância do Amazon EC2 para o algoritmo de classificação de texto TensorFlow
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O TensorFlow algoritmo de classificação de texto é compatível com todas as instâncias de CPU e GPU para treinamento, incluindo:
+ `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`

Recomendamos o uso de instâncias de GPU com mais memória para treinamento com grandes tamanhos de lote. Tanto as instâncias de CPU (como M5) quanto as de GPU (P2, P3, G4dn ou G5) podem ser usadas para inferência. Para obter uma lista abrangente de instâncias de SageMaker treinamento e inferência em todas AWS as regiões, consulte [Amazon SageMaker Pricing](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/).

## Classificação de texto - TensorFlow exemplos de cadernos
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Para obter mais informações sobre como usar o TensorFlow algoritmo SageMaker AI Text Classification para transferir o aprendizado em um conjunto de dados personalizado, consulte o caderno [Introdução à JumpStart Classificação de Texto](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_classification/Amazon_JumpStart_Text_Classification.ipynb).

Para obter instruções sobre como criar e acessar instâncias do notebook Jupyter que você pode usar para executar o exemplo em SageMaker IA, consulte. [Instâncias de SageMaker notebook da Amazon](nbi.md) Depois de criar uma instância do notebook e abri-la, selecione a guia **Exemplos de SageMaker IA** para ver uma lista de todas as amostras de SageMaker IA. Para abrir um caderno, escolha a guia **Uso** e depois escolha **Criar cópia**.