Como treinar Mask RCNN no Cloud TPU (TF 2.x)

Visão geral

Neste tutorial, você verá como executar o modelo Mask RCNN usando a Cloud TPU com o conjunto de dados COCO (em inglês).

Mask RCNN é uma rede neural profunda projetada para abordar a detecção de objetos e a segmentação de imagens, um dos desafios mais difíceis da visão computacional.

O modelo Mask RCNN gera caixas delimitadoras e máscaras de segmentação para cada instância de um objeto na imagem. Ele é baseado na rede de pirâmide de atributos (FPN, na sigla em inglês) e em um ResNet50.

Neste tutorial, Tensorflow Keras APIs (em inglês) é usado para treinar o modelo. A API Keras é uma API de alto nível do TensorFlow que pode ser usada para criar e executar um modelo de machine learning no Cloud TPU. A API simplifica o processo de desenvolvimento do modelo ao ocultar a maior parte da implementação de nível baixo. Isso facilita a alternância entre a TPU e outras plataformas, como GPU ou CPU.

Estas instruções pressupõem que você já esteja familiarizado com o treinamento de um modelo no Cloud TPU. Se você não conhece o Cloud TPU, consulte o guia de início rápido para ver uma introdução básica.

Objetivos

Preparar o conjunto de dados COCO
Criar um bucket do Cloud Storage para armazenar o conjunto de dados e a saída do modelo.
Configurar recursos de TPU para treinamento e avaliação
Executar treinamento e avaliação em uma única Cloud TPU ou em um pod da Cloud TPU.

Custos

Neste documento, você usará os seguintes componentes faturáveis do Google Cloud:

Compute Engine
Cloud TPU
Cloud Storage

Para gerar uma estimativa de custo baseada na projeção de uso deste tutorial, use a calculadora de preços. Novos usuários do Google Cloud podem estar qualificados para uma avaliação gratuita.

Antes de começar

Antes de começar o tutorial, verifique se o projeto do Google Cloud foi configurado corretamente.

Faça login na sua conta do Google Cloud. Se você começou a usar o Google Cloud agora, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.

No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

Acessar o seletor de projetos

Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

Acessar o seletor de projetos

Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

Este tutorial usa componentes faturáveis do Google Cloud. Consulte a página de preços da Cloud TPU para fazer uma estimativa dos custos. Para evitar cobranças desnecessárias, não se esqueça de apagar os recursos criados ao terminar de usá-los.

Preparar o conjunto de dados COCO

Este tutorial usa o conjunto de dados COCO. O conjunto de dados precisa estar no formato TFRecord em um bucket do Cloud Storage a ser usado para o treinamento.

Se você já tem o conjunto de dados COCO preparado em um bucket do Cloud Storage localizado na zona que você usará para treinar o modelo, pode acessar diretamente o treinamento de dispositivo único. Caso contrário, siga as etapas abaixo para preparar o conjunto de dados.

Abra uma janela do Cloud Shell.

Abrir o Cloud Shell

No Cloud Shell, configure gcloud com o ID do projeto.

export PROJECT_ID=project-id
gcloud config set project ${PROJECT_ID}

No Cloud Shell, crie um bucket do Cloud Storage usando o seguinte comando:

Observação: no comando a seguir, substitua bucket-name pelo nome que você quer atribuir ao bucket.
```
gsutil mb -p ${PROJECT_ID} -c standard -l europe-west4 gs://bucket-name
```
Inicie uma instância de VM do Compute Engine.

Essa instância de VM só será usada para fazer o download e o pré-processamento do conjunto de dados COCO. Preencha instance-name com o nome de sua escolha.
```
$ gcloud compute tpus execution-groups create \
 --vm-only \
 --name=instance-name \
 --zone=europe-west4-a \
 --disk-size=300 \
 --machine-type=n1-standard-16 \
 --tf-version=2.12.0
```
Descrições de sinalizações de comando

vm-only

Crie somente uma VM. Por padrão, o comando gcloud compute tpus execution-groups cria uma VM e uma Cloud TPU.

name

O nome do Cloud TPU a ser criado.

zone

A zona em que você planeja criar o Cloud TPU.

disk-size

O tamanho do disco rígido em GB da VM criada pelo comando gcloud compute tpus execution-groups.

machine-type

O tipo de máquina da VM do Compute Engine a ser criada.

tf-version

A versão do Tensorflow gcloud compute tpus execution-groups é instalada na VM.
Se você não for conectado automaticamente à instância do Compute Engine, faça login executando o seguinte comando ssh. Quando você faz login na VM, o prompt do shell muda de username@projectname para username@vm-name:
```
  $ gcloud compute ssh instance-name --zone=europe-west4-a
  
```
Configure duas variáveis, uma para o bucket de armazenamento criado anteriormente e outra para o diretório que contém os dados de treinamento (DATA_DIR) no bucket de armazenamento.
```
(vm)$ export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-name
```
```
(vm)$ export DATA_DIR=${STORAGE_BUCKET}/coco
```

Instale os pacotes necessários para pré-processar os dados.

(vm)$ sudo apt-get install -y python3-tk && \
  pip3 install --user Cython matplotlib opencv-python-headless pyyaml Pillow && \
  pip3 install --user "git+https://github.com/cocodataset/cocoapi#egg=pycocotools&subdirectory=PythonAPI"

Execute o script download_and_preprocess_coco.sh para converter o conjunto de dados COCO em um conjunto de TFRecords (*.tfrecord) esperado pelo aplicativo de treinamento.
```
(vm)$ git clone https://github.com/tensorflow/tpu.git
(vm)$ sudo bash tpu/tools/datasets/download_and_preprocess_coco.sh ./data/dir/coco
```
Isso instala as bibliotecas necessárias e executa o script de pré-processamento. A saída são alguns arquivos *.tfrecord no diretório de dados. O script de download e conversão do COCO leva aproximadamente 1 hora para ser concluído.
Copiar os dados para o bucket do Cloud Storage

Depois de converter os dados para TFRecords, use o comando gsutil para copiá-los do armazenamento local para o bucket do Cloud Storage. Também é preciso copiar os arquivos de anotação. Eles ajudam a validar o desempenho do modelo.
```
(vm)$ gsutil -m cp ./data/dir/coco/*.tfrecord ${DATA_DIR}
(vm)$ gsutil cp ./data/dir/coco/raw-data/annotations/*.json ${DATA_DIR}
```
Limpar os recursos da VM

Depois que o conjunto de dados COCO for convertido em TFRecords e copiado para o DATA_DIR no bucket do Cloud Storage, será possível excluir a instância do Compute Engine.

Desconecte-se da instância do Compute Engine:
```
(vm)$ exit
```
Agora, o prompt precisa ser username@projectname, mostrando que você está no Cloud Shell.

Exclua a instância do Compute Engine.

  $ gcloud compute instances delete instance-name
    --zone=europe-west4-a

Treinamento de dispositivo único do Cloud TPU

Abra uma janela do Cloud Shell.

Abrir o Cloud Shell
Crie uma variável de ambiente para o código do projeto.
```
export PROJECT_ID=project-id
```
Configure a CLI do Google Cloud para usar o projeto em que você quer criar o Cloud TPU.
```
gcloud config set project ${PROJECT_ID}
```
Na primeira vez que você executar esse comando em uma nova VM do Cloud Shell, será exibida uma página Authorize Cloud Shell. Clique em Authorize na parte de baixo da página para permitir que gcloud faça chamadas de API do Google Cloud com suas credenciais.

Crie uma conta de serviço para o projeto da Cloud TPU.

gcloud beta services identity create --service tpu.googleapis.com --project $PROJECT_ID

O comando retorna uma conta de serviço do Cloud TPU com o formato a seguir:

service-PROJECT_NUMBER@cloud-tpu.iam.gserviceaccount.com

Exportar variáveis de configuração da TPU

Exporte o ID do projeto, o nome que você quer usar para os recursos de TPU e a zona em que você treinará o modelo e armazenará todos os dados relacionados ao treinamento.
```
$ export TPU_NAME=mask-rcnn-tutorial
$ export ZONE=europe-west4-a
```
Use o comando gcloud para iniciar uma VM do Compute Engine e a Cloud TPU. O comando usado depende se você usa VMs ou nós de TPU. Para ver mais informações sobre as duas arquiteturas de VM, consulte Arquitetura do sistema.

Observação: se você tiver mais de um projeto, especifique o ID dele com a sinalização --project.
VM de TPU
```
$ gcloud compute tpus tpu-vm create mask-rcnn-tutorial \
--zone=europe-west4-a \
--accelerator-type=v3-8 \
--version=tpu-vm-tf-2.16.1-pjrt
```
Descrições de sinalizações de comando

zone

A zona em que você planeja criar o Cloud TPU.

accelerator-type

O tipo de acelerador especifica a versão e o tamanho do Cloud TPU que você quer criar. Para mais informações sobre os tipos de aceleradores compatíveis com cada versão de TPU, acesse Versões de TPU.

version

A versão do software do Cloud TPU.

Observação: a primeira vez que você cria uma VM de TPU em um projeto, leva vários minutos para executar tarefas de inicialização, como propagação de chave SSH e ativação de API.
Nó da TPU
Importante :você precisa usar o TensorFlow 2.12.0 ou uma versão mais recente.
```
$ gcloud compute tpus execution-groups create  \
 --zone=europe-west4-a \
 --name=mask-rcnn-tutorial \
 --accelerator-type=v3-8 \
 --machine-type=n1-standard-8 \
 --disk-size=300 \
 --tf-version=2.12.0
```
Descrições de sinalizações de comando

zone

A zona em que você planeja criar o Cloud TPU.

name

O nome da TPU. Se não for especificado, o padrão será seu nome de usuário.

accelerator-type

O tipo do Cloud TPU a ser criado.

machine-type

O tipo de máquina da VM do Compute Engine a ser criada.

disk-size

O tamanho do volume raiz da VM do Compute Engine (em GB).

tf-version

A versão gcloud do TensorFlow é instalada na VM.
Para mais informações sobre o comando gcloud, consulte a referência da gcloud.
Se você não for conectado automaticamente à instância do Compute Engine, faça login executando o seguinte comando ssh. Quando você faz login na VM, o prompt do shell muda de username@projectname para username@vm-name:
VM de TPU
```
gcloud compute tpus tpu-vm ssh mask-rcnn-tutorial --zone=europe-west4-a
```
Nó de TPU
```
gcloud compute tpus execution-groups ssh mask-rcnn-tutorial --zone=europe-west4-a
```
Importante: a partir deste ponto, o prefixo (vm) $ significa que você precisa executar o comando na instância de VM do Compute Engine.

Instale os requisitos do TensorFlow.

O comando usado depende se você usa VMs ou nós de TPU.

VM de TPU

(vm)$ pip3 install -r /usr/share/tpu/models/official/requirements.txt

Nó da TPU

(vm)$ pip3 install --user -r /usr/share/models/official/requirements.txt

Defina a variável de nome da Cloud TPU.

VM de TPU

(vm)$ export TPU_NAME=local

Nó da TPU

(vm)$ export TPU_NAME=mask-rcnn-tutorial

Configure as seguintes variáveis de ambiente, substituindo bucket-name pelo nome do bucket do Cloud Storage que armazena o conjunto de dados COCO:
```
(vm)$ export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-name
```

Adicione variáveis de ambiente aos diretórios de dados e modelos.

(vm)$ export DATA_DIR=${STORAGE_BUCKET}/coco
(vm)$ export MODEL_DIR=${STORAGE_BUCKET}/mask-rcnn

Adicione mais algumas variáveis de ambiente necessárias:

(vm)$ export RESNET_CHECKPOINT=gs://cloud-tpu-checkpoints/retinanet/resnet50-checkpoint-2018-02-07
(vm)$ export TRAIN_FILE_PATTERN=${DATA_DIR}/train-*
(vm)$ export EVAL_FILE_PATTERN=${DATA_DIR}/val-*
(vm)$ export VAL_JSON_FILE=${DATA_DIR}/instances_val2017.json

Defina a variável de ambiente PYTHONPATH:

VM de TPU

(vm)$ export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/usr/share/tpu/models"

Nó da TPU

(vm)$ export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/usr/share/models"

Ao criar sua TPU, se você definir o parâmetro --version como uma versão que termina com -pjrt, defina as seguintes variáveis de ambiente para ativar o ambiente de execução PJRT:
```
  (vm)$ export NEXT_PLUGGABLE_DEVICE_USE_C_API=true
  (vm)$ export TF_PLUGGABLE_DEVICE_LIBRARY_PATH=/lib/libtpu.so
```

Mude para o diretório que armazena o modelo:

VM de TPU

(vm)$ cd /usr/share/tpu/models/official/vision

Nó da TPU

(vm)$ cd /usr/share/models/official/legacy/detection

O script a seguir executa um treinamento de amostra que é treinado para 10 etapas de treinamento e 10 etapas de avaliação. A conclusão leva aproximadamente 6 minutos em uma TPU v3-8. O treinamento para a conversão leva cerca de 22.500 etapas e aproximadamente 6 horas em uma TPU v3-8.

Execute o seguinte comando para treinar o modelo Mask-RCNN:

(vm)$ python3 train.py \
  --tpu=${TPU_NAME} \
  --experiment=maskrcnn_resnetfpn_coco \
  --mode=train_and_eval \
  --config_file=configs/experiments/maskrcnn/r50fpn_640_coco_scratch_tpu4x4.yaml \
  --model_dir=${MODEL_DIR} \
  --params_override="task.train_data.input_path=${TRAIN_FILE_PATTERN},task.validation_data.input_path=${EVAL_FILE_PATTERN},task.annotation_file=${VAL_JSON_FILE},runtime.distribution_strategy=tpu,trainer.train_steps=10,trainer.validation_steps=10,task.train_data.global_batch_size=8,task.validation_data.global_batch_size=8"

Descrições de sinalizações de comando

strategy_type: A estratégia de distribuição.
tpu: O nome da TPU.; especifica o diretório em que os checkpoints e os resumos são armazenados durante o treinamento de modelo. Se a pasta não existir, ela será criada pelo programa. Ao usar um Cloud TPU, o model_dir precisa ser um caminho do Cloud Storage (`gs://...`). É possível reutilizar uma pasta existente para carregar os dados dos checkpoints atuais e para armazenar outros checkpoints, contanto que os checkpoints anteriores tenham sido criados usando a TPU do mesmo tamanho e versão do TensorFlow.

Quando o treinamento for concluído, aparecerá uma mensagem semelhante à seguinte:

{'frcnn_box_loss': 0.033865165,
 'frcnn_cls_loss': 1.2535654,
 'learning_rate': 0.008266499,
 'mask_loss': 1.2039567,
 'model_loss': 2.821458,
 'rpn_box_loss': 0.034982488,
 'rpn_score_loss': 0.2950886,
 'total_loss': 4.340171,
 'training_loss': 4.340171}
train | step:     10 | steps/sec:    0.1 | output:
{'frcnn_box_loss': 0.033865165,
 'frcnn_cls_loss': 1.2535654,
 'learning_rate': 0.008266499,
 'mask_loss': 1.2039567,
 'model_loss': 2.821458,
 'rpn_box_loss': 0.034982488,
 'rpn_score_loss': 0.2950886,
 'total_loss': 4.340171,
 'training_loss': 4.340171}

A resposta é a saída das etapas de avaliação.

Você concluiu o treinamento e a avaliação de um dispositivo único. Siga as etapas abaixo para excluir os recursos atuais da TPU de dispositivo único.

Desconecte-se da instância do Compute Engine:
```
(vm)$ exit
```
Agora, o prompt será username@projectname, mostrando que você está no Cloud Shell.
Exclua o recurso da TPU.
VM de TPU
```
$ gcloud compute tpus tpu-vm delete mask-rcnn-tutorial \
--zone=europe-west4-a
```
Descrições de sinalizações de comando

zone

A zona onde o Cloud TPU residiu.
Nó de TPU
```
$ gcloud compute tpus execution-groups delete mask-rcnn-tutorial \
--tpu-only \
--zone=europe-west4-a
```
Descrições de sinalizações de comando

tpu-only

Exclui apenas o Cloud TPU. A VM continua disponível.

zone

A zona que contém a TPU a ser excluída.

Neste ponto, é possível concluir este tutorial e limpar ou continuar executando o modelo nos Pods do Cloud TPU.

Como escalonar o modelo com os pods da Cloud TPU

O treinamento do modelo em pods do Cloud TPU pode exigir algumas alterações no script de treinamento. Para mais informações, consulte Como treinar em pods de TPU.

Treinamento do Pod de TPU

Abra uma janela do Cloud Shell.

Abrir o Cloud Shell
Crie uma variável para o ID do seu projeto.
```
export PROJECT_ID=project-id
```
Configure a Google Cloud CLI para usar o projeto em que você quer criar a Cloud TPU.
```
gcloud config set project ${PROJECT_ID}
```
Na primeira vez que você executar esse comando em uma nova VM do Cloud Shell, será exibida uma página Authorize Cloud Shell. Clique em Authorize na parte de baixo da página para permitir que gcloud faça chamadas de API do Google Cloud com suas credenciais.
Crie uma conta de serviço para o projeto da Cloud TPU.

As contas de serviço permitem que o serviço do Cloud TPU acesse outros serviços do Google Cloud.
```
gcloud beta services identity create --service tpu.googleapis.com --project $PROJECT_ID
```
O comando retorna uma conta de serviço do Cloud TPU com o formato a seguir:
```
service-PROJECT_NUMBER@cloud-tpu.iam.gserviceaccount.com
```
Se você preparou o conjunto de dados COCO e o moveu para o bucket de armazenamento, é possível usá-lo novamente no treinamento do pod. Se você ainda não preparou o conjunto de dados COCO, prepare-o agora e volte aqui para configurar o treinamento.
Inicie um pod do Cloud TPU

Neste tutorial, especificamos um pod v3-32. Para outras opções de pod, consulte Versões de TPU.
VM de TPU
Observação: se não houver capacidade suficiente disponível no momento para criar o Pod de TPU, é possível enfileirar sua solicitação usando recursos na fila. Os recursos na fila permitem que você receba capacidade quando ela estiver disponível. Para solicitar os recursos do Cloud TPU como recursos na fila, use o comando gcloud alpha compute tpus queued-resources create. Para mais informações, consulte Gerenciar recursos na fila.
```
$ gcloud compute tpus tpu-vm create mask-rcnn-tutorial \
--zone=europe-west4-a \
--accelerator-type=v3-32 \
--version=tpu-vm-tf-2.16.1-pod-pjrt
```
Descrições de sinalizações de comando

zone

A zona em que você planeja criar o Cloud TPU.

accelerator-type

O tipo de acelerador especifica a versão e o tamanho do Cloud TPU que você quer criar. Para mais informações sobre os tipos de aceleradores compatíveis com cada versão de TPU, acesse Versões de TPU.

version

A versão do software do Cloud TPU.

Observação: a primeira vez que você executar gcloud em um projeto, ele levará cerca de cinco minutos para realizar tarefas de inicialização, como propagação de chave SSH e ativação da API.
Nó de TPU
```
(vm)$ gcloud compute tpus execution-groups create \
--zone=europe-west4-a \
--name=mask-rcnn-tutorial \
--accelerator-type=v3-32  \
--tf-version=2.12.0
```
Descrições de sinalizações de comando

zone

A zona em que você planeja criar o Cloud TPU.

tpu-only

Cria apenas a Cloud TPU. Por padrão, o comando gcloud compute tpus execution-groups cria uma VM e um Cloud TPU.

accelerator-type

O tipo do Cloud TPU a ser criado.

tf-version

A versão gcloud do TensorFlow é instalada na VM.
Se você não for conectado automaticamente à instância do Compute Engine, faça login executando o seguinte comando ssh. Quando você faz login na VM, o prompt do shell muda de username@projectname para username@vm-name:
VM de TPU
```
gcloud compute tpus tpu-vm ssh mask-rcnn-tutorial --zone=europe-west4-a
```
Nó de TPU
```
gcloud compute ssh mask-rcnn-tutorial --zone=europe-west4-a
```
Importante: a partir deste ponto, o prefixo (vm) $ significa que você precisa executar o comando na instância de VM do Compute Engine.

Instale os requisitos do TensorFlow.

O comando usado depende se você usa VMs ou nós de TPU.

VM de TPU

(vm)$ pip3 install -r /usr/share/tpu/models/official/requirements.txt

Nó da TPU

(vm)$ pip3 install --user -r /usr/share/models/official/requirements.txt

O script de treinamento requer um pacote extra. Instalar agora.

(vm)$ pip3 install --user tensorflow-model-optimization>=0.1.3

Defina a variável de nome da Cloud TPU.

(vm)$ export TPU_NAME=mask-rcnn-tutorial

Configure as seguintes variáveis de ambiente, substituindo bucket-name pelo nome do bucket do Cloud Storage:
```
(vm)$ export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-name
```

Adicione mais algumas variáveis de ambiente necessárias:

(vm)$ export RESNET_CHECKPOINT=gs://cloud-tpu-checkpoints/retinanet/resnet50-checkpoint-2018-02-07
(vm)$ export DATA_DIR=${STORAGE_BUCKET}/coco
(vm)$ export TRAIN_FILE_PATTERN=${DATA_DIR}/train-*
(vm)$ export EVAL_FILE_PATTERN=${DATA_DIR}/val-*
(vm)$ export VAL_JSON_FILE=${DATA_DIR}/instances_val2017.json
(vm)$ export MODEL_DIR=${STORAGE_BUCKET}/mask-rcnn-pod

Defina a variável de ambiente PYTHONPATH:

VM de TPU

(vm)$ export PYTHONPATH="/usr/share/tpu/models:${PYTHONPATH}"
(vm)$ export TPU_LOAD_LIBRARY=0

Nó de TPU

(vm)$ export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/usr/share/models"

Mude para o diretório que armazena o modelo:

VM de TPU

(vm)$ cd /usr/share/tpu/models/official/vision

Nó da TPU

(vm)$ cd /usr/share/models/official/legacy/detection

Treinar o modelo:

Este procedimento treina o modelo no conjunto de dados COCO em 10 etapas de treinamento. O treinamento leva aproximadamente 10 minutos em uma Cloud TPU v3-32.

Observação: após o início do treinamento, é possível verificar se ele está em execução monitorando a atividade da TPU no Console do Cloud TPU. Em Compute Engine -> TPUs, selecione sua entrada de TPU. Isso abrirá uma página com os detalhes de configuração da TPU e um link para MONITORAMENTO. Clique em MONITORAR para ver a atividade atual da TPU.
VM de TPU
```
(vm)$ python3 train.py \
--tpu=${TPU_NAME} \
--experiment=maskrcnn_resnetfpn_coco \
--mode=train_and_eval \
--config_file=configs/experiments/maskrcnn/r50fpn_640_coco_scratch_tpu4x4.yaml \
--model_dir=${MODEL_DIR} \
--params_override="task.train_data.input_path=${TRAIN_FILE_PATTERN},task.validation_data.input_path=${EVAL_FILE_PATTERN},task.annotation_file=${VAL_JSON_FILE},runtime.distribution_strategy=tpu,trainer.train_steps=10,trainer.validation_steps=10,task.train_data.global_batch_size=256,task.validation_data.global_batch_size=256" 
```
Descrições de sinalizações de comando

tpu

O nome da TPU.

model_dir

Especifica o diretório em que os checkpoints e os resumos são armazenados durante o treinamento de modelo. Se a pasta não existir, ela será criada pelo programa. Ao usar um Cloud TPU, o model_dir precisa ser um caminho do Cloud Storage (gs://...). É possível reutilizar uma pasta atual para carregar os dados de checkpoint atuais e armazenar outros checkpoints, contanto que os anteriores tenham sido criados usando o Cloud TPU com o mesmo tamanho e versão do TensorFlow.

params_override

Uma string JSON que modifica parâmetros de script padrão.
Nó da TPU
```
(vm)$ python3 main.py \
--strategy_type=tpu \
--tpu=${TPU_NAME} \
--model_dir=${MODEL_DIR} \
--mode=train \
--model=mask_rcnn \
--params_override="{train: { batch_size: 128, iterations_per_loop: 500, total_steps: 20, learning_rate: {'learning_rate_levels': [0.008, 0.0008], 'learning_rate_steps': [10000, 13000] }, checkpoint: { path: ${RESNET_CHECKPOINT}, prefix: resnet50/ }, train_file_pattern: ${TRAIN_FILE_PATTERN} }, eval: { val_json_file: ${VAL_JSON_FILE}, eval_file_pattern: ${EVAL_FILE_PATTERN}} }"
```
Descrições de sinalizações de comando

tpu

O nome da TPU.

model_dir

Especifica o diretório em que os checkpoints e os resumos são armazenados durante o treinamento de modelo. Se a pasta não existir, ela será criada pelo programa. Ao usar um Cloud TPU, o model_dir precisa ser um caminho do Cloud Storage (gs://...). É possível reutilizar uma pasta atual para carregar os dados de checkpoint atuais e armazenar outros checkpoints, contanto que os anteriores tenham sido criados usando o Cloud TPU com o mesmo tamanho e versão do TensorFlow.

params_override

Uma string JSON que modifica parâmetros de script padrão.

Quando o treinamento for concluído, aparecerá uma mensagem semelhante à seguinte:

 I0706 19:47:16.108213 139955064548416 controller.py:457] train | step: 10 | steps/sec:    0.1 | output:
    {'frcnn_box_loss': 0.05632668,
     'frcnn_cls_loss': 1.3012192,
     'learning_rate': 0.008266499,
     'mask_loss': 1.2371812,
     'model_loss': 2.9746659,
     'rpn_box_loss': 0.08227444,
     'rpn_score_loss': 0.2976642,
     'total_loss': 4.493513,
     'training_loss': 4.493513}
train | step:     10 | steps/sec:    0.1 | output:
    {'frcnn_box_loss': 0.05632668,
     'frcnn_cls_loss': 1.3012192,
     'learning_rate': 0.008266499,
     'mask_loss': 1.2371812,
     'model_loss': 2.9746659,
     'rpn_box_loss': 0.08227444,
     'rpn_score_loss': 0.2976642,
     'total_loss': 4.493513,
     'training_loss': 4.493513}

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados no tutorial, exclua o projeto que os contém ou mantenha o projeto e exclua os recursos individuais.

Depois de executar o treinamento, exclua a VM da TPU e remova o bucket de armazenamento.

Desconecte-se da instância do Compute Engine, caso ainda não tenha feito isso:
```
(vm)$ exit
```
Agora, o prompt será username@projectname, mostrando que você está no Cloud Shell.
Exclua os recursos do Cloud TPU e do Compute Engine. O comando usado para excluir os recursos depende se você está usando VMs ou nós de TPU. Para mais informações, consulte Arquitetura do sistema.
VM de TPU
```
$ gcloud compute tpus tpu-vm delete mask-rcnn-tutorial \
--zone=europe-west4-a
```
Nó de TPU
```
$ gcloud compute tpus execution-groups delete mask-rcnn-tutorial \
--zone=europe-west4-a
```
Execute gcloud compute tpus execution-groups list para verificar se os recursos foram excluídos. A exclusão pode levar vários minutos. A saída do comando a seguir não deve incluir nenhum dos recursos de TPU criados neste tutorial:
```
$ gcloud compute tpus execution-groups list --zone=europe-west4-a
```
Execute gsutil conforme mostrado. Substitua bucket-name pelo nome do bucket do Cloud Storage criado para este tutorial:
```
$ gsutil rm -r gs://bucket-name
```

A seguir

Geralmente, os tutoriais do Cloud TPU do TensorFlow treinam o modelo usando um conjunto de dados de amostra. Os resultados deste treinamento não podem ser usados para inferência. Para usar um modelo para inferência, treine os dados em um conjunto de dados disponível publicamente ou no seu próprio conjunto de dados. Os modelos do TensorFlow treinados em Cloud TPUs geralmente exigem que os conjuntos de dados estejam no formato TFRecord.

Use a amostra da ferramenta de conversão de conjunto de dados para converter um conjunto de dados de classificação de imagens no formato TFRecord. Se você não estiver usando um modelo de classificação de imagens, será necessário converter seu conjunto de dados para o formato TFRecord. Para mais informações, consulte TFRecord e tf.Example.

Ajuste de hiperparâmetros

Para melhorar o desempenho do modelo com seu conjunto de dados, é possível ajustar os hiperparâmetros do modelo. Veja informações sobre hiperparâmetros comuns a todos os modelos compatíveis com TPU no GitHub. As informações sobre hiperparâmetros específicos do modelo estão disponíveis no código-fonte de cada modelo. Para mais informações sobre o ajuste de hiperparâmetros, consulte Visão geral do ajuste de hiperparâmetros e Ajustar hiperparâmetros.

Inferência

Depois de treinar o modelo, é possível usá-lo para inferência (também chamada de previsão). É possível usar a ferramenta de conversão de inferência do Cloud TPU para preparar e otimizar um modelo do TensorFlow para inferência no Cloud TPU v5e. Para mais informações sobre inferência no Cloud TPU v5e, consulte Introdução à inferência no Cloud TPU v5e.

Conheça as ferramentas de TPU no TensorBoard.