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總覽

卷積是一種濾波器，可傳遞及處理圖片，並從圖片中擷取共通特徵。在本實驗室中，您會使用卷積濾波器處理圖片並擷取特徵，瞭解這個矩陣的概念與運作方式。您也將瞭解彙整動作，壓縮圖片並進一步強調特徵。

目標

本實驗室的學習內容包括：

• 從 SciPy 載入及繪製圖片。SciPy 是科學和技術運算用途的開放原始碼 Python 程式庫
• 建立包含 3x3 陣列及卷積的濾波器，查看圖片套用這個矩陣的效果
• 執行彙整，瞭解這個動作對輸出結果的影響

事前準備

本實驗室可獨立進行，但為了最大化學習效益，建議您先完成下列實驗室：

• TensorFlow：Qwik Start
• 簡介：透過 TensorFlow 使用電腦視覺模型

設定和需求

點選「Start Lab」按鈕前的須知事項

請詳閱以下操作說明。研究室活動會計時，而且中途無法暫停。點選「Start Lab」 後就會開始計時，讓您瞭解有多少時間可以使用 Google Cloud 資源。

您將在真正的雲端環境中完成實作研究室活動，而不是在模擬或示範環境。為達此目的，我們會提供新的暫時憑證，讓您用來在研究室活動期間登入及存取 Google Cloud。

如要完成這個研究室活動，請先確認：

• 您可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。

• 是時候完成研究室活動了！別忘了，活動一開始將無法暫停。

如何開始研究室及登入 Google Cloud 控制台

1. 按一下「Start Lab」(開始研究室) 按鈕。如果研究室會產生費用，畫面中會出現選擇付款方式的彈出式視窗。左側的「Lab Details」窗格會顯示下列項目：

   • 「Open Google Cloud console」按鈕
   • 剩餘時間
   • 必須在這個研究室中使用的暫時憑證
   • 完成這個實驗室所需的其他資訊 (如有)

2. 點選「Open Google Cloud console」；如果使用 Chrome 瀏覽器，也能按一下滑鼠右鍵，然後選取「在無痕式視窗中開啟連結」。

   接著，實驗室會啟動相關資源並開啟另一個分頁，當中顯示「登入」頁面。

   提示：您可以在不同的視窗中並排開啟分頁。

   注意：如果頁面中顯示「選擇帳戶」對話方塊，請點選「使用其他帳戶」。

3. 如有必要，請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   您也可以在「Lab Details」窗格找到 Username。

4. 點選「下一步」。

5. 複製下方的 Password，並貼到「歡迎使用」對話方塊。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   您也可以在「Lab Details」窗格找到 Password。

6. 點選「下一步」。

   重要事項：請務必使用實驗室提供的憑證，而非自己的 Google Cloud 帳戶憑證。 注意：如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個實驗室，可能會產生額外費用。

7. 按過後續的所有頁面：

   • 接受條款及細則。
   • 由於這是臨時帳戶，請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
   • 請勿申請免費試用。

Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。

注意：如要查看列出 Google Cloud 產品和服務的選單，請點選左上角的「導覽選單」。

工作 1：開啟 Vertex AI Workbench 中的筆記本

1. 前往 Google Cloud 控制台，依序點按「導覽選單」圖示 >「Vertex AI」>「Workbench」。

2. 找出 執行個體，點按「Open JupyterLab」按鈕。

Workbench 執行個體的 JupyterLab 介面會在新瀏覽器分頁中開啟。

工作 2：前往實驗室筆記本

1. 點選「」檔案。

2. 出現「Select Kernel」對話方塊時，從可用核心清單中選取「Python 3」。

3. 在筆記本繼續完成實驗室工作，然後點選畫面頂端的「執行」圖示來執行每個儲存格。您也能按下 Shift + Enter 鍵，執行儲存格中的程式碼。

閱讀相關說明，確定您瞭解每個儲存格的狀況。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。執行筆記本

恭喜！

您已順利完成本自學實驗室「簡介：透過 TensorFlow 使用卷積」。您啟動了卷積筆記本，並學到卷積與彙整的概念。

後續步驟/瞭解詳情

• 如想進一步瞭解 TensorFlow，請參閱「入門指南：使用 TensorFlow Estimator 進行訓練和預測」。

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使用手冊上次更新日期：2024 年 10 月 9 日

實驗室上次測試日期：2024 年 10 月 8 日

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