Before you begin
- Labs create a Google Cloud project and resources for a fixed time
- Labs have a time limit and no pause feature. If you end the lab, you'll have to restart from the beginning.
- On the top left of your screen, click Start lab to begin
チェックポイント
Run the notebook
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Quick tip: Review the prerequisites before you run the lab
Use an Incognito or private browser window to run this lab. This prevents any conflicts between your personal account and the student account, which may cause extra charges incurred to your personal account.
知識をテストして、コミュニティで共有しましょう
TensorFlow の畳み込みの概要
知識をテストして、コミュニティで共有しましょう
GSP632
概要
畳み込みとは、画像を渡して処理し、その画像に表れている一般的な特徴を抽出するためのフィルタです。このラボでは畳み込みのフィルタを取り上げます。画像を処理し、その画像から特徴を抽出して、畳み込みの機能と仕組みを学びましょう。また、画像を圧縮して特徴をさらに強調するプーリングについても解説します。
目標
このラボでは、次の方法について学びます。
- 科学技術計算に使用されるオープンソースの Python ライブラリである scipy から画像を読み込み、描画する
- 3 x 3 の配列と畳み込みとしてフィルタを作成し、画像への効果を確認する
- プーリングを実行して、出力に表れる影響を確認する
前提条件
このラボのみでも知識を得られますが、学習の効果を最大限に高めるため、以下のラボを完了してから取り組むことをおすすめします。
設定と要件
[ラボを開始] ボタンをクリックする前に
こちらの手順をお読みください。ラボの時間は記録されており、一時停止することはできません。[ラボを開始] をクリックするとスタートするタイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しています。
このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく、実際のクラウド環境を使ってご自身でラボのアクティビティを行うことができます。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。
このラボを完了するためには、下記が必要です。
- 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）
- ラボを完了するために十分な時間を確保してください。ラボをいったん開始すると一時停止することはできません。
ラボを開始して Google Cloud コンソールにログインする方法
-
[ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるポップアップでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] パネルには、以下が表示されます。
- [Google Cloud コンソールを開く] ボタン
- 残り時間
- このラボで使用する必要がある一時的な認証情報
- このラボを行うために必要なその他の情報（ある場合）
-
[Google Cloud コンソールを開く] をクリックします（Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウでリンクを開く] を選択します）。
ラボでリソースが起動し、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。
ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。
注: [アカウントの選択] ダイアログが表示されたら、[別のアカウントを使用] をクリックします。 -
必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。
{{{user_0.username | "Username"}}} [ラボの詳細] パネルでも [ユーザー名] を確認できます。
-
[次へ] をクリックします。
-
以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。
{{{user_0.password | "Password"}}} [ラボの詳細] パネルでも [パスワード] を確認できます。
-
[次へ] をクリックします。
重要: ラボで提供された認証情報を使用する必要があります。Google Cloud アカウントの認証情報は使用しないでください。 注: このラボでご自身の Google Cloud アカウントを使用すると、追加料金が発生する場合があります。 -
その後次のように進みます。
- 利用規約に同意してください。
- 一時的なアカウントなので、復元オプションや 2 要素認証プロセスは設定しないでください。
- 無料トライアルには登録しないでください。
その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。
タスク 1. Vertex AI Workbench でノートブックを開く
-
Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（）で、[Vertex AI] > [ワークベンチ] の順にクリックします。
-
インスタンスを見つけて、[JupyterLab を開く] ボタンをクリックします。
Workbench インスタンスの JupyterLab インターフェースが新しいブラウザタブで開きます。
タスク 2. ラボのノートブックに移動する
-
ファイルをクリックします。 -
[Select Kernel] ダイアログで、使用可能なカーネルのリストから [Python 3] を選択します。
-
ノートブックでラボを続け、画面上部の実行アイコンをクリックして各セルを実行します。または、Shift+Enter キーを押してセルでコードを実行します。
説明を読んで、各セルの実行内容を十分に理解してください。
[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。
お疲れさまでした
これで、セルフペース ラボ「TensorFlow の畳み込みの概要」は終了です。畳み込みのノートブックを実行し、畳み込みとプーリングについて学習しました。
次のステップと詳細情報
- TensorFlow の詳細について、スタートガイド: TensorFlow Estimator によるトレーニングと予測で確認します。
Google Cloud トレーニングと認定資格
Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。
マニュアルの最終更新日: 2024 年 10 月 9 日
ラボの最終テスト日: 2024 年 10 月 8 日
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