
准备工作
- 实验会创建一个 Google Cloud 项目和一些资源,供您使用限定的一段时间
- 实验有时间限制,并且没有暂停功能。如果您中途结束实验,则必须重新开始。
- 在屏幕左上角,点击开始实验即可开始
Create a Cloud Storage Bucket
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Train the Model on Vertex AI
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Copy the Batch Prediction Results
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在其他实验中,Fashion MNIST 数据集用于训练图片分类器。在那些实验中,您的图片尺寸为 28x28,主体位于图片中心。而在本实验中,您将更进一步,训练模型来识别图片中的特征,其中的主体可能位于图片中的任何位置!
为此,您将构建一个分类器,用它来识别给定图片中是否包含马或人,您需要训练此网络识别马与人的特征。
在本实验中,您将学习如何完成以下操作:
虽然这是一个独立的实验,但为了最大限度地提高您的学习效果,请考虑参加使用 TensorFlow 卷积神经网络进行图片分类实验。
请阅读以下说明。实验是计时的,并且您无法暂停实验。计时器在您点击开始实验后即开始计时,显示 Google Cloud 资源可供您使用多长时间。
此实操实验可让您在真实的云环境中开展实验活动,免受模拟或演示环境的局限。为此,我们会向您提供新的临时凭据,您可以在该实验的规定时间内通过此凭据登录和访问 Google Cloud。
为完成此实验,您需要:
点击开始实验按钮。如果该实验需要付费,系统会打开一个对话框供您选择支付方式。左侧是“实验详细信息”窗格,其中包含以下各项:
点击打开 Google Cloud 控制台(如果您使用的是 Chrome 浏览器,请右键点击并选择在无痕式窗口中打开链接)。
该实验会启动资源并打开另一个标签页,显示“登录”页面。
提示:将这些标签页安排在不同的窗口中,并排显示。
如有必要,请复制下方的用户名,然后将其粘贴到登录对话框中。
您也可以在“实验详细信息”窗格中找到“用户名”。
点击下一步。
复制下面的密码,然后将其粘贴到欢迎对话框中。
您也可以在“实验详细信息”窗格中找到“密码”。
点击下一步。
继续在后续页面中点击以完成相应操作:
片刻之后,系统会在此标签页中打开 Google Cloud 控制台。
Cloud Shell 是一种装有开发者工具的虚拟机。它提供了一个永久性的 5GB 主目录,并且在 Google Cloud 上运行。Cloud Shell 提供可用于访问您的 Google Cloud 资源的命令行工具。
点击 Google Cloud 控制台顶部的激活 Cloud Shell 。
在弹出的窗口中执行以下操作:
如果您连接成功,即表示您已通过身份验证,且项目 ID 会被设为您的 Project_ID
gcloud
是 Google Cloud 的命令行工具。它已预先安装在 Cloud Shell 上,且支持 Tab 自动补全功能。
输出:
输出:
gcloud
的完整文档,请参阅 gcloud CLI 概览指南。
在 Google Cloud 控制台的导航菜单 () 中依次点击 Vertex AI > Workbench。
找到
Workbench 实例的 JupyterLab 界面会在新浏览器标签页中打开。
1. 关闭 JupyterLab 的浏览器标签页,然后返回 Workbench 首页。
2. 选中实例名称旁边的复选框,然后点击重置。
3. 打开 JupyterLab 按钮重新启用后,请等待一分钟,然后点击打开 JupyterLab。
阅读相关说明并确保了解每个单元中发生的情况。
如需查看 Vertex AI 上的模型训练和部署状态,您可以按照笔记本中带插图的说明进行操作。
REGION
。点击“检查我的进度”,验证是否已创建存储桶。
点击“检查我的进度”,验证是否完成了以下目标:
点击“检查我的进度”,验证是否完成了以下目标:
在本实验中,您使用卷积识别了图片中的特征,其中的主体可能位于图片中的任何位置!
…可帮助您充分利用 Google Cloud 技术。我们的课程会讲解各项技能与最佳实践,可帮助您迅速上手使用并继续学习更深入的知识。我们提供从基础到高级的全方位培训,并有点播、直播和虚拟三种方式选择,让您可以按照自己的日程安排学习时间。各项认证可以帮助您核实并证明您在 Google Cloud 技术方面的技能与专业知识。
上次更新手册的时间:2024 年 12 月 12 日
本实验的最后测试时间:2024 年 12 月 12 日
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一次一个实验
确认结束所有现有实验并开始此实验