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Visão geral

Em outros laboratórios, usamos o conjunto de dados Fashion MNIST para treinar um classificador de imagens. Nesses casos, as imagens tinham 28 x 28 de tamanho, e a pessoa ou objeto retratados estavam centralizados. Neste laboratório, vamos avançar um pouco e treinar o reconhecimento de atributos de pessoas ou objetos em qualquer parte das imagens.

Para isso, vamos criar um classificador de cavalos ou humanos que vai indicar se uma imagem retrata um cavalo ou humano e tem uma rede treinada para reconhecer atributos determinantes.

Objetivos

Neste laboratório, você vai aprender a:

• Analisar o modelo inicial
• Adicionar convoluções, coletar dados e definir o modelo
• Compilar e treinar o modelo
• Acessar as convoluções e o pooling

Pré-requisitos

Embora este laboratório seja independente, recomendamos realizar também o laboratório Classificar imagens com redes neurais convolucionais do TensorFlow.

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Start Lab

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é iniciado quando você clica em Começar o laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e a conta de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório---não se esqueça: depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: não use seu projeto ou conta do Google Cloud neste laboratório para evitar cobranças extras na sua conta.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar, você verá um pop-up para selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do laboratório à esquerda, você vai encontrar o seguinte:

   • O botão Abrir console do Google Cloud
   • O tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações, se forem necessárias

2. Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.

   O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer login em outra guia.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.

   {{{user_0.username | "Nome de usuário"}}}

   Você também encontra o Nome de usuário no painel Detalhes do laboratório.

4. Clique em Seguinte.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de boas-vindas.

   {{{user_0.password | "Senha"}}}

   Você também encontra a Senha no painel Detalhes do laboratório.

6. Clique em Seguinte.

   Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

7. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.

Observação: clique em Menu de navegação no canto superior esquerdo para acessar uma lista de produtos e serviços do Google Cloud.

Ativar o Cloud Shell

O Cloud Shell é uma máquina virtual com várias ferramentas de desenvolvimento. Ele tem um diretório principal permanente de 5 GB e é executado no Google Cloud. O Cloud Shell oferece acesso de linha de comando aos recursos do Google Cloud.

1. Clique em Ativar o Cloud Shell na parte de cima do console do Google Cloud.

Depois de se conectar, vai notar que sua conta já está autenticada, e que o projeto está configurado com seu PROJECT_ID. A saída contém uma linha que declara o projeto PROJECT_ID para esta sessão:

Your Cloud Platform project in this session is set to YOUR_PROJECT_ID

gcloud é a ferramenta de linha de comando do Google Cloud. Ela vem pré-instalada no Cloud Shell e aceita preenchimento com tabulação.

2. (Opcional) É possível listar o nome da conta ativa usando este comando:

gcloud auth list

3. Clique em Autorizar.

4. A saída será parecida com esta:

Saída:

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

5. (Opcional) É possível listar o ID do projeto usando este comando:

gcloud config list project

Saída:

[core] project = <project_ID>

Exemplo de saída:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Observação: para conferir a documentação completa da gcloud, acesse o guia com informações gerais sobre a gcloud CLI no Google Cloud.

Tarefa 1: ativar os serviços do Google Cloud

• No Cloud Shell, use a gcloud para ativar os serviços usados no laboratório:

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

Isso vai permitir o acesso para executar o treinamento de modelos, a implantação e os jobs de explicação com a Vertex AI.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Ativar os serviços do Google Cloud

Tarefa 2: implantar a instância do notebook na Vertex

Para este laboratório, já foram pré-provisionados uma instância de notebook da Vertex configurada com o JupyterLab e vários frameworks de machine learning.

Navegue até a instância e abra-a:

1. No console do Cloud, acesse Vertex AI > Workbench.

2. Acesse Notebooks gerenciados pelo usuário.

3. Clique em ABRIR O JUPYTERLAB ao lado do nome da instância de notebook da Vertex que foi pré-provisionada. Pode levar alguns minutos para a opção ABRIR O JUPYTERLAB aparecer.

Tarefa 3: navegar até o notebook do laboratório

1. No notebook da Vertex, acesse o seguinte diretório:

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

2. Abra CLS_Vertex_AI_CNN_horse_or_human.ipynb

3. Continue o laboratório no notebook e clique no ícone Executar () na parte de cima da tela para cada célula. Você também pode pressionar SHIFT + ENTER para executar o código na célula.

Leia o conteúdo para entender o que está ocorrendo em cada célula.

Para conferir o status do treinamento e da implantação na Vertex AI, siga as instruções no notebook, que contém ilustrações.

Acompanhar o progresso no notebook

Criar um bucket do Cloud Storage

Observação: ao criar o bucket, mude a REGIÃO designada no painel de recursos do estudante.

Clique em Verificar meu progresso para saber se o bucket foi criado. Criar um bucket do Cloud Storage

Treinar o modelo na Vertex AI

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Treinar o modelo na Vertex AI

Copiar os resultados da previsão em lote

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Copiar os resultados da previsão em lote

Parabéns!

Neste laboratório, você usou convoluções para identificar atributos de pessoas ou objetos em qualquer parte das imagens.

Próximas etapas / Saiba mais

• O documento do TensorFlow está disponível em ImageDataGenerator
• Saiba mais em Keras DataGenerator.

Treinamento e certificação do Google Cloud

Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.

Manual atualizado em 22 de julho de 2024

Laboratório testado em 22 de julho de 2024

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