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# 图像分类- TensorFlow
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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](https://tfhub.dev/s?fine-tunable=yes&module-type=image-classification&subtype=module,placeholder&tf-version=tf2)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 实例推荐和图像分类示例笔记本的信息- TensorFlow。

**Topics**
+ [如何使用 SageMaker 图像分类- TensorFlow 算法](IC-TF-how-to-use.md)
+ [图像分类- TensorFlow 算法的输入和输出接口](IC-TF-inputoutput.md)
+ [图片分类的 Amazon EC2 实例推荐- TensorFlow 算法](#IC-TF-instances)
+ [图片分类- TensorFlow 样本笔记本](#IC-TF-sample-notebooks)
+ [图像分类- TensorFlow 工作原理](IC-TF-HowItWorks.md)
+ [TensorFlow 集线器型号](IC-TF-Models.md)
+ [图像分类- TensorFlow 超参数](IC-TF-Hyperparameter.md)
+ [调整图像分类- TensorFlow 模型](IC-TF-tuning.md)

## 图片分类的 Amazon EC2 实例推荐- TensorFlow 算法
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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，建议使用具有更多内存的 GPU 实例。CPU（例如 M5）实例和 GPU（P2、P3、G4dn 或 G5）实例都可用于推理。

## 图片分类- TensorFlow 样本笔记本
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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](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/image_classification_tensorflow/Amazon_TensorFlow_Image_Classification.ipynb)》笔记本。 SageMaker TensorFlow 

有关如何创建和访问可用于在 SageMaker AI 中运行示例的 Jupyter 笔记本实例的说明，请参阅。[Amazon SageMaker 笔记本实例](nbi.md)创建并打开笔记本实例后，选择 “**SageMaker AI 示例**” 选项卡以查看所有 SageMaker AI 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**。