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Présentation

L'ensemble de données Fashion MNIST est utilisé dans d'autres ateliers pour entraîner un classificateur d'images. Dans ces cas de figure, vous utilisiez des images 28x28 dans lesquelles le sujet était centré. Cet atelier va plus loin : vous allez entraîner le classificateur à reconnaître des caractéristiques dans une image dans laquelle le sujet peut se trouver n'importe où.

Pour ce faire, vous allez créer un classificateur "cheval-ou-humain" qui vous dira si une image donnée contient un cheval ou un humain, car le réseau sera entraîné à reconnaître leurs caractéristiques respectives.

Objectifs

Dans cet atelier, vous allez apprendre à effectuer les tâches suivantes :

• Comprendre le modèle de départ
• Ajouter des convolutions, rassembler les données et définir le modèle
• Compiler et entraîner le modèle
• Visualiser les convolutions et le pooling

Prérequis

Cet atelier est indépendant, mais pour que vous puissiez en profiter pleinement, nous vous conseillons de suivre l'atelier Classer des images avec les réseaux de neurones convolutifs TensorFlow.

Préparation

Avant de cliquer sur le bouton "Démarrer l'atelier"

Lisez ces instructions. Les ateliers sont minutés, et vous ne pouvez pas les mettre en pause. Le minuteur, qui démarre lorsque vous cliquez sur Démarrer l'atelier, indique combien de temps les ressources Google Cloud resteront accessibles.

Cet atelier pratique vous permet de suivre vous-même les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Nous vous fournissons des identifiants temporaires pour vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.

Pour réaliser cet atelier :

• vous devez avoir accès à un navigateur Internet standard (nous vous recommandons d'utiliser Chrome) ;

Remarque : Ouvrez une fenêtre de navigateur en mode incognito/navigation privée pour effectuer cet atelier. Vous éviterez ainsi les conflits entre votre compte personnel et le temporaire étudiant, qui pourraient entraîner des frais supplémentaires facturés sur votre compte personnel.

• vous disposez d'un temps limité ; une fois l'atelier commencé, vous ne pouvez pas le mettre en pause.

Remarque : Si vous possédez déjà votre propre compte ou projet Google Cloud, veillez à ne pas l'utiliser pour réaliser cet atelier afin d'éviter que des frais supplémentaires ne vous soient facturés.

Démarrer l'atelier et se connecter à la console Google Cloud

1. Cliquez sur le bouton Démarrer l'atelier. Si l'atelier est payant, un pop-up s'affiche pour vous permettre de sélectionner un mode de paiement. Sur la gauche, vous trouverez le panneau Détails concernant l'atelier, qui contient les éléments suivants :

   • Le bouton Ouvrir la console Google Cloud
   • Le temps restant
   • Les identifiants temporaires que vous devez utiliser pour cet atelier
   • Des informations complémentaires vous permettant d'effectuer l'atelier

2. Cliquez sur Ouvrir la console Google Cloud (ou effectuez un clic droit et sélectionnez Ouvrir le lien dans la fenêtre de navigation privée si vous utilisez le navigateur Chrome).

   L'atelier lance les ressources, puis ouvre la page Se connecter dans un nouvel onglet.

   Conseil : Réorganisez les onglets dans des fenêtres distinctes, placées côte à côte.

   Remarque : Si la boîte de dialogue Sélectionner un compte s'affiche, cliquez sur Utiliser un autre compte.

3. Si nécessaire, copiez le nom d'utilisateur ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Se connecter.

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

   Vous trouverez également le nom d'utilisateur dans le panneau Détails concernant l'atelier.

4. Cliquez sur Suivant.

5. Copiez le mot de passe ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Bienvenue.

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

   Vous trouverez également le mot de passe dans le panneau Détails concernant l'atelier.

6. Cliquez sur Suivant.

   Important : Vous devez utiliser les identifiants fournis pour l'atelier. Ne saisissez pas ceux de votre compte Google Cloud. Remarque : Si vous utilisez votre propre compte Google Cloud pour cet atelier, des frais supplémentaires peuvent vous être facturés.

7. Accédez aux pages suivantes :

   • Acceptez les conditions d'utilisation.
   • N'ajoutez pas d'options de récupération ni d'authentification à deux facteurs (ce compte est temporaire).
   • Ne vous inscrivez pas à des essais gratuits.

Après quelques instants, la console Cloud s'ouvre dans cet onglet.

Remarque : Pour afficher un menu contenant la liste des produits et services Google Cloud, cliquez sur le menu de navigation en haut à gauche.

Activer Cloud Shell

Cloud Shell est une machine virtuelle qui contient de nombreux outils pour les développeurs. Elle comprend un répertoire d'accueil persistant de 5 Go et s'exécute sur Google Cloud. Cloud Shell vous permet d'accéder via une ligne de commande à vos ressources Google Cloud.

1. Cliquez sur Activer Cloud Shell  en haut de la console Google Cloud.

Une fois connecté, vous êtes en principe authentifié et le projet est défini sur votre ID_PROJET. Le résultat contient une ligne qui déclare YOUR_PROJECT_ID (VOTRE_ID_PROJET) pour cette session :

Your Cloud Platform project in this session is set to YOUR_PROJECT_ID

gcloud est l'outil de ligne de commande pour Google Cloud. Il est préinstallé sur Cloud Shell et permet la complétion par tabulation.

2. (Facultatif) Vous pouvez lister les noms des comptes actifs à l'aide de cette commande :

gcloud auth list

3. Cliquez sur Autoriser.

4. Vous devez à présent obtenir le résultat suivant :

Résultat :

ACTIVE: * ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Facultatif) Vous pouvez lister les ID de projet à l'aide de cette commande :

gcloud config list project

Résultat :

[core] project = <ID_Projet>

Exemple de résultat :

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Remarque : Pour consulter la documentation complète sur gcloud, dans Google Cloud, accédez au guide de présentation de la gcloud CLI.

Tâche 1 : Activer les services Google Cloud

• Dans Cloud Shell, utilisez gcloud pour activer les services requis pour l'atelier :

gcloud services enable \ compute.googleapis.com \ monitoring.googleapis.com \ logging.googleapis.com \ notebooks.googleapis.com \ aiplatform.googleapis.com \ artifactregistry.googleapis.com \ container.googleapis.com

L'atelier aura ainsi accès à Vertex AI afin d'exécuter les jobs d'entraînement, de déploiement et d'explication du modèle.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Activer les services Google Cloud

Tâche 2 : Déployer une instance de notebook Vertex

Pour cet atelier, une instance de notebook Vertex configurée avec JupyterLab et de nombreux frameworks de machine learning ont été préprovisionnés.

Accédez au notebook et ouvrez-le :

1. Dans la console Cloud, accédez à Vertex AI > Workbench.

2. Accédez à Notebooks gérés par l'utilisateur.

3. Cliquez sur OPEN JUPYTERLAB (OUVRIR JUPYTERLAB) à côté du nom de l'instance de notebook Vertex préprovisionnée. L'option OPEN JUPYTERLAB (OUVRIR JUPYTERLAB) peut mettre quelques minutes à s'afficher.

Tâche 3 : Accéder au notebook de l'atelier

1. Dans votre notebook Vertex, accédez au répertoire suivant :

training-data-analyst/self-paced-labs/learning-tensorflow/convolutions-with-complex-images/

2. Ouvrez CLS_Vertex_AI_CNN_horse_or_human.ipynb.

3. Continuez l'atelier dans le notebook et exécutez chaque cellule en cliquant sur l'icône Exécuter () en haut de l'écran. Vous pouvez aussi exécuter le code d'une cellule en appuyant sur Maj+Entrée.

Lisez les explications et assurez-vous de bien comprendre ce qui se passe dans chaque cellule.

Pour afficher l'état de l'entraînement et du déploiement sur Vertex AI, vous pouvez suivre les instructions du notebook illustré.

Vérifier votre progression sur le notebook

Créer un bucket Cloud Storage

Remarque : Lorsque vous créez le bucket, modifiez le champ REGION qui vous a été attribué dans le panneau des ressources destinées aux élèves.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour vérifier que le bucket a été créé. Créer un bucket Cloud Storage

Entraîner le modèle sur Vertex AI

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Entraîner le modèle sur Vertex AI

Copier les résultats de la prédiction par lots

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Copier les résultats de la prédiction par lots

Félicitations !

Dans cet atelier, vous avez utilisé la convolution pour identifier des caractéristiques dans une image dont le sujet pouvait se situer n'importe où.

Étapes suivantes et informations supplémentaires

• Consultez la documentation TensorFlow sur ImageDataGenerator.
• Apprenez-en davantage sur Keras DataGenerator.

Formations et certifications Google Cloud

Les formations et certifications Google Cloud vous aident à tirer pleinement parti des technologies Google Cloud. Nos cours portent sur les compétences techniques et les bonnes pratiques à suivre pour être rapidement opérationnel et poursuivre votre apprentissage. Nous proposons des formations pour tous les niveaux, à la demande, en salle et à distance, pour nous adapter aux emplois du temps de chacun. Les certifications vous permettent de valider et de démontrer vos compétences et votre expérience en matière de technologies Google Cloud.

Dernière mise à jour du manuel : 22 juillet 2024

Dernier test de l'atelier : 22 juillet 2024

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