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Détection d'objets - TensorFlow
L'algorithme Amazon SageMaker AI Object Detection est un TensorFlow algorithme d'apprentissage supervisé qui prend en charge l'apprentissage par transfert avec de nombreux modèles préentraînés issus du TensorFlow Model Gardenjpg, .jpeg ou .png. Cette page inclut des informations sur les recommandations relatives aux instances Amazon EC2 et des exemples de blocs-notes pour la détection d'objets -. TensorFlow
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Recommandation d'instance Amazon EC2 pour l'algorithme de détection d'objets TensorFlow
L' TensorFlow algorithme Object Detection - prend en charge toutes les instances de GPU pour l'entraînement, notamment :
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ml.p2.xlarge -
ml.p2.16xlarge -
ml.p3.2xlarge -
ml.p3.16xlarge
Nous recommandons d'utiliser les instances de GPU avec davantage de mémoire pour l'entraînement avec de grandes tailles de lot. Les instances de CPU (telles que M5) et de GPU (P2 ou P3) peuvent être utilisées pour l'inférence. Pour obtenir une liste complète des instances de SageMaker formation et d'inférence dans toutes AWS les régions, consultez Amazon SageMaker Pricing
Détection d'objets - TensorFlow exemples de carnets
Pour plus d'informations sur l'utilisation de l' TensorFlow algorithme SageMaker AI Object Detection pour l'apprentissage par transfert sur un ensemble de données personnalisé, consultez le bloc-notes Introduction to SageMaker TensorFlow - Object Detection
Pour savoir comment créer et accéder à des instances de bloc-notes Jupyter que vous pouvez utiliser pour exécuter l'exemple dans SageMaker AI, consultez. Instances de SageMaker blocs-notes Amazon Après avoir créé une instance de bloc-notes et l'avoir ouverte, sélectionnez l'onglet Exemples d'SageMaker IA pour voir la liste de tous les exemples d' SageMaker IA. Pour ouvrir un bloc-notes, choisissez son onglet Use (Utiliser), puis Create copy (Créer une copie).