图像分类- TensorFlow - Amazon SageMaker
图片分类的 Amazon EC2 实例推荐- TensorFlow 算法示例笔记本

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图像分类- TensorFlow

Amazon SageMaker 图像分类- TensorFlow 算法是一种监督学习算法，它支持使用来自TensorFlow 中心的许多预训练模型进行迁移学习。使用迁移学习，即使没有大量图像数据可用，也可以在您自己的数据集上对一个可用的预训练模型进行微调。图像分类算法将图像作为输入，并输出提供的每个类标签的概率。训练数据集必须由 .jpg、.jpeg 或 .png 格式的图像组成。本页包含有关 Amazon EC2 实例推荐和图片分类示例笔记本的信息- TensorFlow。

主题

图片分类的 Amazon EC2 实例推荐- TensorFlow 算法

图像分类- TensorFlow 算法支持所有CPU和GPU实例进行训练，包括：

  • 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

对于大批量训练，我们建议使用内存更大的GPU实例。两个实例CPU（例如 M5）和GPU（P2、P3、G4dn 或 G5）实例都可用于推理。

图片分类- TensorFlow 样本笔记本

有关如何使用 SageMaker 图像分类- TensorFlow 算法对自定义数据集进行迁移学习的更多信息，请参阅《图像分类简介》笔记本。 SageMaker TensorFlow

有关如何创建和访问可用于在中运行示例的 Jupyter 笔记本实例的说明 SageMaker，请参阅。Amazon SageMaker 笔记本实例创建并打开笔记本实例后，选择 “SageMaker示例” 选项卡以查看所有 SageMaker 示例的列表。要打开笔记本，请选择其使用选项卡，然后选择创建副本。