Entraîner ResNet sur Cloud TPU (TF 2.x)


Ce tutoriel vous explique comment entraîner un modèle Keras Resnet sur Cloud TPU à l'aide de tf.distribute.TPUStrategy.

Si vous ne connaissez pas Cloud TPU, nous vous recommandons vivement de consulter le quickstart de votre framework pour apprendre à créer un TPU et une VM Compute Engine.

Objectifs

  • Créer un bucket Cloud Storage pour stocker votre ensemble de données et la sortie du modèle
  • Préparez un ensemble de données fake_imagenet, semblable à l'ensemble de données ImageNet.
  • Exécuter la tâche d'entraînement
  • Vérifier les résultats

Coûts

Dans ce document, vous utilisez les composants facturables suivants de Google Cloud :

  • Compute Engine
  • Cloud TPU
  • Cloud Storage

Obtenez une estimation des coûts en fonction de votre utilisation prévue à l'aide du simulateur de coût. Les nouveaux utilisateurs de Google Cloud peuvent bénéficier d'un essai gratuit.

Avant de commencer

Avant de commencer ce tutoriel, vérifiez que votre projet Google Cloud est correctement configuré.

  1. Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.
  2. Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

    Accéder au sélecteur de projet

  3. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.

  4. Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

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  5. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.

  6. Ce tutoriel utilise des composants facturables de Google Cloud. Consultez la grille tarifaire de Cloud TPU pour estimer vos coûts. Veillez à nettoyer les ressources que vous avez créées lorsque vous avez terminé, afin d'éviter des frais inutiles.

Entraînement sur un seul appareil Cloud TPU

Cette section fournit des informations sur la configuration des buckets Cloud Storage, des VM et des ressources Cloud TPU pour l'entraînement sur un seul appareil.

  1. Ouvrez une fenêtre Cloud Shell.

    Ouvrir Cloud Shell

  2. Créez une variable pour l'ID de votre projet.

    $ export PROJECT_ID=project-id
    
  3. Configurez la Google Cloud CLI pour utiliser le projet dans lequel vous souhaitez créer Cloud TPU.

    $ gcloud config set project ${PROJECT_ID}
    

    La première fois que vous exécutez cette commande dans une nouvelle VM Cloud Shell, une page Authorize Cloud Shell s'affiche. Cliquez sur Authorize en bas de la page pour autoriser gcloud à effectuer des appels d'API avec vos identifiants.

  4. Créez un compte de service pour le projet Cloud TPU.

    Les comptes de service permettent au service Cloud TPU d'accéder à d'autres services Google Cloud.

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

    La commande renvoie un compte de service Cloud TPU au format suivant :

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

  5. Créez un bucket Cloud Storage à l'aide de la commande suivante :

    $ gsutil mb -p ${PROJECT_ID} -c standard -l europe-west4 gs://bucket-name
    

    Ce bucket Cloud Storage stocke les données que vous utilisez pour entraîner votre modèle, ainsi que les résultats de l'entraînement. La commande gcloud utilisée dans ce tutoriel pour configurer le TPU configure également les autorisations par défaut du compte de service Cloud TPU que vous avez configuré à l'étape précédente. Si vous souhaitez utiliser des autorisations plus précises, vérifiez les autorisations de niveau d'accès.

  6. Préparez votre ensemble de données ou utilisez fake_imagenet.

    ImageNet est une base de données d'images. Les images de la base de données sont organisées hiérarchiquement, chaque nœud de cette hiérarchie étant représenté par des centaines de milliers d'images.

    Ce tutoriel utilise une version de démonstration de l'ensemble de données complet ImageNet, appelée fake_imagenet. Cette version de démonstration vous permet de tester le tutoriel tout en réduisant les conditions de stockage et le temps généralement nécessaires à l'exécution d'un modèle par rapport à la base de données complète ImageNet.

    L'ensemble de données fake_imagenet se trouve à cet emplacement sur Cloud Storage :

    gs://cloud-tpu-test-datasets/fake_imagenet

    Notez que l'ensemble de données fake_imagenet n'est utile que pour comprendre comment utiliser un Cloud TPU et valider les performances de bout en bout. La précision et le modèle enregistré ne sont pas représentatifs.

    Si vous souhaitez utiliser l'ensemble de données ImageNet complet, consultez la page Télécharger, prétraiter et importer l'ensemble de données ImageNet.

  7. Lancez des ressources TPU à l'aide de la commande gcloud. La commande à utiliser varie selon que vous utilisez des VM TPU ou des nœuds TPU. Pour en savoir plus sur les deux architectures de VM, consultez la page Architecture du système.

    VM TPU

    $ gcloud compute tpus tpu-vm create resnet-tutorial \
    --zone=us-central2-b \
    --accelerator-type=v4-8 \
    --version=tpu-vm-tf-2.16.1-pjrt
    

    Description des options de commande

    zone
    Zone dans laquelle vous prévoyez de créer la ressource Cloud TPU.
    accelerator-type
    Le type d'accélérateur spécifie la version et la taille de la ressource Cloud TPU que vous souhaitez créer. Pour en savoir plus sur les types d'accélérateurs compatibles avec chaque version de TPU, consultez la section Versions de TPU.
    version
    Version du logiciel Cloud TPU.

    Nœud TPU

    gcloud compute tpus execution-groups create \
    --project=${PROJECT_ID} \
    --zoneus-central2-b \
    --name=resnet-tutorial \
    --disk-size=300 \
    --machine-type=n1-standard-16 \
    --accelerator-type=v3-8 \
    --tf-version=2.12.0

    Description des options de commande

    project
    Votre ID de projet Google Cloud
    zone
    Zone dans laquelle vous prévoyez de créer la ressource Cloud TPU.
    name
    Nom du Cloud TPU à créer.
    disk-size
    Taille du disque dur en Go de la VM créée par la commande gcloud.
    machine-type
    Type de machine de la VM Compute Engine à créer.
    accelerator-type
    Type de Cloud TPU à créer.
    tf-version
    Version de TensorFlow gcloud installée sur la VM.

    Pour en savoir plus sur la commande gcloud, consultez la documentation de référence de gcloud.

  8. Si vous n'êtes pas automatiquement connecté à l'instance Compute Engine, connectez-vous en exécutant la commande ssh suivante. Lorsque vous êtes connecté à la VM, votre invite d'interface système passe de username@vm-name à username@projectname :

    VM TPU

    $ gcloud compute tpus tpu-vm ssh resnet-tutorial --zone=us-central2-b
    

    Nœud TPU

    $ gcloud compute ssh resnet-tutorial --zone=us-central2-b
    

    À mesure que vous appliquez ces instructions, exécutez chaque commande commençant par (vm)$ dans la fenêtre de session de la VM.

  9. Définissez la variable de nom Cloud TPU.

    VM TPU

    (vm)$ export TPU_NAME=local
    

    Nœud TPU

    (vm)$ export TPU_NAME=resnet-tutorial
    
  10. Définir des variables de bucket Cloud Storage

    Configurez les variables d'environnement suivantes en remplaçant bucket-name par le nom de votre bucket Cloud Storage :

    (vm)$ export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-name
    
    (vm)$ export MODEL_DIR=${STORAGE_BUCKET}/resnet-2x
    (vm)$ export DATA_DIR=gs://cloud-tpu-test-datasets/fake_imagenet
    
    

    L'application d'entraînement s'attend à ce que vos données d'entraînement soient accessibles dans Cloud Storage. Elle exploite également votre bucket Cloud Storage pour stocker des points de contrôle pendant l'entraînement.

  11. Lors de la création de votre TPU, si vous définissez le paramètre --version sur une version se terminant par -pjrt, définissez les variables d'environnement suivantes pour activer l'environnement d'exécution PJRT:

      (vm)$ export NEXT_PLUGGABLE_DEVICE_USE_C_API=true
      (vm)$ export TF_PLUGGABLE_DEVICE_LIBRARY_PATH=/lib/libtpu.so
    
  12. Installez la configuration requise pour TensorFlow.

    La commande à utiliser varie selon que vous utilisez des VM TPU ou des nœuds TPU.

    VM TPU

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

    Nœud TPU

    (vm)$ pip3 install --user -r /usr/share/models/official/requirements.txt
    
  13. Le script d'entraînement ResNet nécessite un package supplémentaire. Installez-le maintenant :

    (vm)$ pip3 install --user tensorflow-model-optimization>=0.1.3
    
  14. Accédez au répertoire où le modèle est stocké :

    VM TPU

    (vm)$ cd /usr/share/tpu/tensorflow/resnet50_keras
    

    Nœud TPU

    (vm)$ cd /usr/share/models
    
  15. Définissez la variable d'environnement PYTHONPATH :

    VM TPU

    (vm)$ /usr/share/tpu/tensorflow/resnet50_keras"
    

    Nœud TPU

    (vm)$ export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/usr/share/models"
    
  16. Exécutez le script d'entraînement. Cet exemple utilise un ensemble de données fake_imagenet et entraîne ResNet pour 100 pas.

    VM TPU

    (vm)$ resnet50.py --tpu=local --data=gs://cloud-tpu-test-datasets/fake_imagenet

    Command flag descriptions

    tpu
    The name of your TPU.
    data
    Specifies the directory where checkpoints and summaries are stored during model training. If the folder is missing, the program creates one. When using a Cloud TPU, the model_dir must be a Cloud Storage path (gs://...). You can reuse an existing folder to load current checkpoint data and to store additional checkpoints as long as the previous checkpoints were created using TPU of the same size and TensorFlow version.

    Nœud TPU

    (vm)$ python3 official/vision/train.py \
    --tpu=${TPU_NAME} \
    --experiment=resnet_imagenet \
    --mode=train_and_eval \
    --config_file=official/vision/configs/experiments/image_classification/imagenet_resnet50_tpu.yaml \
    --model_dir=${MODEL_DIR} \
    --params_override="task.train_data.input_path=${DATA_DIR}/train*, task.validation_data.input_path=${DATA_DIR}/validation*,task.train_data.global_batch_size=2048,task.validation_data.global_batch_size=2048,trainer.train_steps=100"
    

    Description des options de commande

    tpu
    Nom de votre TPU.
    model_dir
    Spécifie le répertoire dans lequel sont stockés les points de contrôle et les résumés lors de l'entraînement du modèle. Si ce dossier est absent, le programme le crée. Lorsque vous utilisez un Cloud TPU, le répertoire model_dir doit être un chemin d'accès à Cloud Storage (gs://...). Vous pouvez réutiliser un dossier existant pour charger les données de point de contrôle actuelles et stocker des points de contrôle supplémentaires tant que les points de contrôle précédents ont été créés avec un TPU de la même taille et la même version de TensorFlow.

Le ResNet sera entraîné sur 100 pas, puis effectué environ trois minutes sur un nœud TPU v3-8. Au terme des 100 étapes, un résultat semblable à celui-ci s'affiche:

I0624 17:04:26.974905 140457742666816 controller.py:290]  eval | step:    100 | eval time:   23.3 sec | output:
    {'accuracy': 0.0010141226,
     'top_5_accuracy': 0.0051457332,
     'validation_loss': 8.448798}
 eval | step:    100 | eval time:   23.3 sec | output:
    {'accuracy': 0.0010141226,
     'top_5_accuracy': 0.0051457332,
     'validation_loss': 8.448798}

Vous avez terminé l'exemple d'entraînement sur un seul appareil. Suivez la procédure ci-dessous pour supprimer les ressources TPU individuelles actuelles.

  1. Déconnectez-vous de l'instance Compute Engine :

    (vm)$ exit
    

    Votre invite devrait maintenant être username@projectname, indiquant que vous êtes dans Cloud Shell.

  2. Supprimez la ressource TPU.

    VM TPU

    $ gcloud compute tpus tpu-vm delete resnet-tutorial \
    --zone=us-central2-b
    

    Description des options de commande

    zone
    Zone dans laquelle se trouve votre Cloud TPU.

    Nœud TPU

    $ gcloud compute tpus execution-groups delete resnet-tutorial \
    --zone=us-central2-b
    

    Description des options de commande

    zone
    Zone contenant le TPU à supprimer.

À ce stade, vous pouvez terminer ce tutoriel et effectuer un nettoyage, ou continuer à explorer l'exécution du modèle sur des pods Cloud TPU.

Mettre à l'échelle votre modèle avec les pods Cloud TPU

ou nœud TPU.

L'entraînement de votre modèle sur des pods Cloud TPU peut nécessiter certaines modifications de votre script d'entraînement. Pour en savoir plus, consultez la section Entraîner sur des pods TPU.

Entraînement avec un pod TPU

Cette section fournit des informations sur la configuration d'un bucket Cloud Storage et de ressources Cloud TPU pour l'entraînement des pods.

  1. Ouvrez une fenêtre Cloud Shell.

    Ouvrir Cloud Shell

  2. Créez une variable pour l'ID de votre projet.

    export PROJECT_ID=project-id
    
  3. Configurez Google Cloud CLI pour utiliser le projet dans lequel vous souhaitez créer Cloud TPU.

    gcloud config set project ${PROJECT_ID}
    

    La première fois que vous exécutez cette commande dans une nouvelle VM Cloud Shell, une page Authorize Cloud Shell s'affiche. Cliquez sur Authorize en bas de la page pour autoriser gcloud à effectuer des appels d'API Google Cloud avec vos identifiants.

  4. Créez un compte de service pour le projet Cloud TPU.

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

    La commande renvoie un compte de service Cloud TPU au format suivant :

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

  5. Créez un bucket Cloud Storage à l'aide de la commande suivante ou utilisez un bucket que vous avez créé précédemment pour votre projet :

    gsutil mb -p ${PROJECT_ID} -c standard -l us-central2 gs://bucket-name
    

    Ce bucket Cloud Storage stocke les données que vous utilisez pour entraîner votre modèle, ainsi que les résultats de l'entraînement. La commande gcloud utilisée dans ce tutoriel configure les autorisations par défaut du compte de service Cloud TPU que vous avez configuré à l'étape précédente. Si vous souhaitez utiliser des autorisations plus précises, vérifiez les autorisations de niveau d'accès.

    Le bucket doit se trouver dans la même région que votre VM TPU.

  6. Préparez votre ensemble de données ou utilisez fake_imagenet.

    ImageNet est une base de données d'images. Les images de la base de données sont organisées hiérarchiquement, chaque nœud de cette hiérarchie étant représenté par des centaines de milliers d'images.

    L'entraînement de pod par défaut accède à une version de démonstration de l'ensemble de données complet ImageNet, appelée fake_imagenet. Cette version de démonstration vous permet de tester l'entraînement des pods, tout en réduisant les exigences de stockage et de temps généralement associées à l'entraînement d'un modèle par rapport à la base de données ImageNet complète.

    Notez que l'ensemble de données fake_imagenet n'est utile que pour comprendre comment utiliser un Cloud TPU et valider les performances de bout en bout. La précision et le modèle enregistré ne sont pas représentatifs.

    Si vous souhaitez utiliser l'ensemble de données ImageNet complet, consultez la page Télécharger, prétraiter et importer l'ensemble de données ImageNet.

  7. Lancez vos ressources Cloud TPU à l'aide de la commande gcloud.

    La commande à utiliser varie selon que vous utilisez une VM TPU ou un nœud TPU. Pour en savoir plus sur les deux architectures de VM, consultez la page Architecture du système. Pour en savoir plus sur la commande gcloud, consultez la documentation de référence de gcloud. Ce tutoriel spécifie un pod v3-32. Pour les autres options de pod, consultez la section Versions de TPU.

    VM TPU

    $ gcloud compute tpus tpu-vm create resnet-tutorial \
    --zone=us-central2-b \
    --accelerator-type=4-32 \
    --version=tpu-vm-tf-2.16.1-pod-pjrt
    

    Description des options de commande

    zone
    Zone dans laquelle vous prévoyez de créer la ressource Cloud TPU.
    accelerator-type
    Le type d'accélérateur spécifie la version et la taille de la ressource Cloud TPU que vous souhaitez créer. Pour en savoir plus sur les types d'accélérateurs compatibles avec chaque version de TPU, consultez la section Versions de TPU.
    version
    Version du logiciel Cloud TPU.

    Nœud TPU

    $ gcloud compute tpus execution-groups create \
    --zone=us-central2-b \
    --name=resnet-tutorial \
    --accelerator-type=v3-32 \
    --tf-version=2.12.0
    

    Description des options de commande

    zone
    Zone dans laquelle vous prévoyez de créer la ressource Cloud TPU.
    name
    Nom du Cloud TPU à créer.
    accelerator-type
    Type de Cloud TPU à créer.
    tf-version
    Version de TensorFlow gcloud installée sur la VM.
  8. Si vous n'êtes pas automatiquement connecté à l'instance Compute Engine, connectez-vous en exécutant la commande ssh suivante. Lorsque vous êtes connecté à la VM, votre invite d'interface système passe de username@vm-instance-name à username@projectname :

    VM TPU

    $ gcloud compute tpus tpu-vm ssh resnet-tutorial --zone=us-central2-b
    

    Nœud TPU

    $ gcloud compute ssh resnet-tutorial --zone=us-central2-b
    

    À mesure que vous appliquez ces instructions, exécutez chaque commande commençant par (vm)$ dans la fenêtre de session de la VM.

  9. Exportez les variables de configuration Cloud TPU :

    (vm)$ export ZONE=us-central2-b
    (vm)$ export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-name
    
    (vm)$ export TPU_NAME=resnet-tutorial
    (vm)$ export DATA_DIR=gs://cloud-tpu-test-datasets/fake_imagenet
    (vm)$ export MODEL_DIR=${STORAGE_BUCKET}/resnet-2x-pod
    

    L'application d'entraînement s'attend à ce que vos données d'entraînement soient accessibles dans Cloud Storage. Elle exploite également le bucket Cloud Storage pour stocker des points de contrôle lors de l'entraînement.

  10. Le script d'entraînement ResNet nécessite un package supplémentaire. Installez-le maintenant :

    VM TPU

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

    Nœud TPU

    (vm)$ pip3 install --user tensorflow-model-optimization>=0.1.3 
  11. Installez la configuration requise pour TensorFlow.

    La commande à utiliser varie selon que vous utilisez des VM TPU ou des nœuds TPU.

    VM TPU

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

    Nœud TPU

    (vm)$ pip3 install --user -r /usr/share/models/official/requirements.txt
    
  12. Définissez la variable d'environnement PYTHONPATH :

    VM TPU

    (vm)$ export PYTHONPATH="PYTHONPATH=/usr/share/tpu/tensorflow/resnet50_keras"
    (vm)$ export TPU_LOAD_LIBRARY=0
    

    Nœud TPU

    (vm)$ export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/usr/share/models"
    
  13. Accédez au répertoire où le modèle est stocké :

    VM TPU

    (vm)$ cd /usr/share/tpu/tensorflow/resnet50_keras
    

    Nœud TPU

    (vm)$ cd /usr/share/models
    
  14. Entraîner le modèle

    (vm)$ resnet50.py --tpu=${TPU_NAME} --data=gs://cloud-tpu-test-datasets/fake_imagenet
     

    Description des options de commande

    tpu
    Nom de votre TPU.
    data
    Spécifie le répertoire dans lequel les points de contrôle et les résumés sont stockés lors de l'entraînement du modèle. Si ce dossier n'existe pas, le programme le crée. Lorsque vous utilisez Cloud TPU, le model_dir doit être un chemin Cloud Storage (gs://...). Vous pouvez réutiliser un dossier existant pour charger les données de point de contrôle actuelles et stocker des points de contrôle supplémentaires tant que les précédents ont été créés avec un Cloud TPU de la même taille et la même version de Tensorflow.

Cette procédure entraîne le modèle sur l'ensemble de données fake_imagenet sur 100 étapes d'entraînement et 13 étapes d'évaluation. Cet entraînement dure environ 2 minutes sur un Cloud TPU v3-32. Une fois l'entraînement et l'évaluation terminés, des messages semblables aux suivants s'affichent:

{'accuracy': 0.0009716797,
     'learning_rate': 0.10256411,
     'top_5_accuracy': 0.0049560545,
     'training_loss': 8.5587225}
train | step:    100 | steps/sec:    1.2 | output:
    {'accuracy': 0.0009716797,
     'learning_rate': 0.10256411,
     'top_5_accuracy': 0.0049560545,
     'training_loss': 8.5587225}

eval | step:    100 | eval time:   24.8 sec | output:
    {'accuracy': 0.0010141226,
     'top_5_accuracy': 0.004356971,
     'validation_loss': 8.50038}
 eval | step:    100 | eval time:   24.8 sec | output:
    {'accuracy': 0.0010141226,
     'top_5_accuracy': 0.004356971,
     'validation_loss': 8.50038}

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées lors de ce tutoriel soient facturées sur votre compte Google Cloud, supprimez le projet contenant les ressources, ou conservez le projet et supprimez les ressources individuelles.

  1. Déconnectez-vous de l'instance Compute Engine, si vous ne l'avez pas déjà fait :

    (vm)$ exit
    

    Votre invite devrait maintenant être username@projectname, indiquant que vous êtes dans Cloud Shell.

  2. Supprimez vos ressources Cloud TPU et Compute Engine. La commande à utiliser pour supprimer vos ressources varie selon que vous utilisez des VM TPU ou des nœuds TPU. Pour en savoir plus, consultez la page Architecture du système.

    VM TPU

    $ gcloud compute tpus tpu-vm delete resnet-tutorial \
    --zone=us-central2-b
    

    Nœud TPU

    $ gcloud compute tpus execution-groups delete resnet-tutorial \
    --zone=us-central2-b
    
  3. Vérifiez que les ressources ont été supprimées en exécutant la commande gcloud compute tpus execution-groups list. La suppression peut prendre plusieurs minutes. La sortie de la commande suivante ne doit inclure aucune des ressources TPU créées dans ce tutoriel :

    VM TPU

    $ gcloud compute tpus tpu-vm list --zone=us-central2-b

    Nœud TPU

    $ gcloud compute tpus execution-groups list --zone=us-central2-b
  4. Exécutez gsutil comme indiqué, en remplaçant bucket-name par le nom du bucket Cloud Storage que vous avez créé pour ce tutoriel :

    $ gsutil rm -r gs://bucket-name
    

Étapes suivantes

Les tutoriels TensorFlow Cloud TPU permettent généralement d'entraîner le modèle à l'aide d'un exemple d'ensemble de données. Les résultats de cet entraînement ne sont pas utilisables pour l'inférence. Pour utiliser un modèle pour l'inférence, vous pouvez entraîner les données sur un ensemble de données public ou sur votre propre ensemble de données. Les modèles TensorFlow entraînés sur des Cloud TPU nécessitent généralement que les ensembles de données soient au format TFRecord.

Vous pouvez utiliser l'exemple d'outil de conversion d'ensemble de données pour convertir un ensemble de données de classification d'images au format TFRecord. Si vous n'utilisez pas de modèle de classification d'images, vous devrez convertir votre ensemble de données au format TFRecord. Pour en savoir plus, consultez TFRecord et tf.Example.

Régler les hyperparamètres

Pour améliorer les performances du modèle avec votre ensemble de données, vous pouvez régler les hyperparamètres du modèle. Vous trouverez des informations sur les hyperparamètres communs à tous les modèles compatibles avec TPU sur GitHub. Des informations sur les hyperparamètres propres aux modèles sont disponibles dans le code source de chaque modèle. Pour en savoir plus sur ces réglages, consultez les pages Présentation du réglage des hyperparamètres et Régler les hyperparamètres.

Inférence

Une fois que vous avez entraîné votre modèle, vous pouvez l'utiliser pour l'inférence (également appelée prédiction). Vous pouvez utiliser le convertisseur d'inférence Cloud TPU pour préparer et optimiser un modèle TensorFlow pour l'inférence sur Cloud TPU v5e. Pour plus d'informations sur l'inférence sur Cloud TPU v5e, consultez la page Présentation de l'inférence pour Cloud TPU v5e.

  • Découvrez comment entraîner et évaluer avec vos propres données, au lieu des ensembles de données fake_imagenet ou ImageNet, en suivant le tutoriel de conversion des ensembles de données. Le tutoriel explique comment utiliser l'exemple de script de conversion de données de classification d'images pour convertir un ensemble de données brut au format TFRecords, utilisable par les modèles Tensorflow de Cloud TPU.
  • Exécutez un colab Cloud TPU qui montre comment exécuter un modèle de classification d'images à l'aide de vos propres données d'image.
  • Découvrez les autres tutoriels Cloud TPU.
  • Apprenez à utiliser les outils de surveillance TPU dans TensorBoard.
  • Découvrez comment entraîner ResNet avec Cloud TPU et GKE.