このドキュメントでは、COCO データセットで Cloud TPU を使用して ShapeMask モデルを実行する方法を示します。
以下の手順では、Cloud TPU でモデルを実行する方法をすでに理解していることを前提としています。Cloud TPU を初めて使用する場合は、クイックスタートで基本的な概要をご確認ください。
TPU Pod スライスでトレーニングする場合は、TPU Pod でのトレーニングを確認して、Pod スライスに必要なパラメータの変更を確認してください。
目標
- COCO データセットを準備する
- データセットとモデルの出力を格納する Cloud Storage バケットを作成する
- トレーニングと評価のための TPU リソースを設定する
- 単一の Cloud TPU または Cloud TPU Pod でトレーニングと評価を実行する
費用
このドキュメントでは、Google Cloud の次の課金対象のコンポーネントを使用します。
- Compute Engine
- Cloud TPU
- Cloud Storage
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始める前に
このチュートリアルを開始する前に、Google Cloud プロジェクトが正しく設定されていることを確認します。
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-
Google Cloud Console の [プロジェクト セレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。
-
Google Cloud Console の [プロジェクト セレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。
このチュートリアルでは、Google Cloud の課金対象となるコンポーネントを使用します。費用を見積もるには、Cloud TPU の料金ページを確認してください。不要な課金を回避するために、このチュートリアルを完了したら、作成したリソースを必ずクリーンアップしてください。
Cloud TPU 単一デバイスのトレーニング
このセクションでは、単一デバイスのトレーニング用に、Cloud Storage のバケット、VM、Cloud TPU の各リソースを設定する方法を説明します。
TPU Pod スライスのトレーニングを行う場合は、TPU ポッドでのトレーニングを確認し、Pod スライスのトレーニングに必要な変更を確認してください。
Cloud Shell で、プロジェクト ID の変数を作成します。
export PROJECT_ID=project-id
Cloud TPU を作成するプロジェクトを使用するように Google Cloud CLI を構成します。
gcloud config set project ${PROJECT_ID}このコマンドを新しい Cloud Shell VM で初めて実行すると、
Authorize Cloud Shellページが表示されます。ページの下部にある [Authorize] をクリックして、gcloudに認証情報を使用した GCP API の呼び出しを許可します。Cloud TPU プロジェクトのサービス アカウントを作成します。
gcloud beta services identity create --service tpu.googleapis.com --project $PROJECT_ID
このコマンドでは、Cloud TPU サービス アカウントを次の形式で返します。
service-PROJECT_NUMBER@cloud-tpu.iam.gserviceaccount.com
COCO データセットを準備する
このチュートリアルでは、COCO データセットを使用します。トレーニングに使用するデータセットは、Cloud Storage バケットの TFRecord 形式である必要があります。
バケットのロケーションは、仮想マシン（VM）および TPU ノードと同じリージョンにする必要があります。VM と TPU ノードは、リージョン内のサブディビジョンである特定のゾーンに配置されます。
この Cloud Storage バケットには、モデルのトレーニングに使用するデータとトレーニング結果が格納されます。このチュートリアルで使用する gcloud compute tpus execution-groups ツールは、前の手順で設定した Cloud TPU サービス アカウントのデフォルトの権限を設定します。権限の詳細な設定が必要な場合は、アクセスレベル権限をご覧ください。
モデルのトレーニングに使用するゾーンにある Cloud Storage バケットで COCO データセットがすでに準備されている場合は、TPU リソースを起動してトレーニング用に Cloud TPU を準備できます。それ以外の場合は、次の手順でデータセットを準備します。
Cloud Shell で、
gcloudをプロジェクト ID で構成します。export PROJECT_ID=project-id gcloud config set project ${PROJECT_ID}Cloud Shell で、次のコマンドを使用して Cloud Storage バケットを作成します。
gsutil mb -p ${PROJECT_ID} -c standard -l europe-west4 gs://bucket-nameCompute Engine VM インスタンスを起動します。
この VM インスタンスは、COCO データセットのダウンロードと前処理にのみ使用されます。instance-name に選択した名前を入力します。
$ 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コマンドフラグの説明
vm-only- VM のみを作成します。デフォルトでは、
gcloud compute tpus execution-groupsコマンドは VM と Cloud TPU を作成します。 name- 作成する Cloud TPU の名前。
zone- Cloud TPU を作成するゾーン。
disk-sizegcloud compute tpus execution-groupsコマンドで作成された VM のハードディスクのサイズ（GB）。machine-type- 作成する Compute Engine VM のマシンタイプ。
tf-version- Tensorflow
gcloud compute tpus execution-groupsのバージョンが VM にインストールされます。
自動的に Compute Engine インスタンスにログインしない場合は、次の
sshコマンドを実行してログインします。VM にログインすると、シェル プロンプトがusername@projectnameからusername@vm-nameに変わります。$ gcloud compute ssh instance-name --zone=europe-west4-a2 つの変数を設定します。1 つは以前に作成したストレージ バケット用であり、もう 1 つはストレージ バケット上のトレーニング データ（DATA_DIR）を保持するディレクトリ用です。
(vm)$ export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-name(vm)$ export DATA_DIR=${STORAGE_BUCKET}/cocoデータの前処理に必要なパッケージをインストールします。
(vm)$ 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"download_and_preprocess_coco.shスクリプトを実行して、COCO データセットを、トレーニング アプリケーションで想定される一連の TFRecord（*.tfrecord）に変換します。(vm)$ git clone https://github.com/tensorflow/tpu.git (vm)$ sudo bash tpu/tools/datasets/download_and_preprocess_coco.sh ./data/dir/coco
これにより、必要なライブラリがインストールされ、前処理スクリプトが実行されます。ローカルのデータ ディレクトリにいくつかの
*.tfrecordファイルが出力されます。COCO のダウンロードと変換スクリプトが完了するまでには約 1 時間かかります。データを Cloud Storage バケットにコピーする
データを TFRecord に変換した後、
gsutilコマンドを使用して、ローカル ストレージから Cloud Storage バケットに変換後のデータをコピーします。アノテーション ファイルもコピーする必要があります。アノテーション ファイルは、モデルのパフォーマンスの検証に利用できます。(vm)$ gsutil -m cp ./data/dir/coco/*.tfrecord ${DATA_DIR} (vm)$ gsutil cp ./data/dir/coco/raw-data/annotations/*.json ${DATA_DIR}
VM リソースをクリーンアップする
COCO データセットが TFRecord に変換され、Cloud Storage バケットの DATA_DIR にコピーされたら、Compute Engine インスタンスを削除できます。
Compute Engine インスタンスから接続を切断します。
(vm)$ exitプロンプトが
username@projectnameに変わります。これは、現在、Cloud Shell 内にいることを示しています。Compute Engine インスタンスを削除します。
$ gcloud compute instances delete instance-name --zone=europe-west4-a
TPU リソースを起動してモデルをトレーニングする
gcloudコマンドを使用して TPU リソースを起動します。使用するコマンドは、TPU VM を使用するか TPU ノードを使用するかによって異なります。2 つの VM アーキテクチャの詳細については、システム アーキテクチャをご覧ください。TPU VM
$ gcloud compute tpus tpu-vm create shapemask-tutorial \ --zone=europe-west4-a \ --accelerator-type=v3-8 \ --version=tpu-vm-tf-2.16.1-pjrtコマンドフラグの説明
zone- Cloud TPU を作成するゾーン。
accelerator-type- アクセラレータ タイプでは、作成する Cloud TPU のバージョンとサイズを指定します。TPU のバージョンごとにサポートされているアクセラレータ タイプの詳細については、TPU のバージョンをご覧ください。
version- Cloud TPU ソフトウェアのバージョン。
TPU ノード
$ gcloud compute tpus execution-groups create \ --zone=europe-west4-a \ --name=shapemask-tutorial \ --accelerator-type=v3-8 \ --machine-type=n1-standard-8 \ --disk-size=300 \ --tf-version=2.12.0gcloudコマンドの詳細については、gcloud リファレンスをご覧ください。自動的に Compute Engine インスタンスにログインしない場合は、次の
sshコマンドを実行してログインします。VM にログインすると、シェル プロンプトがusername@projectnameからusername@vm-nameに変わります。TPU VM
gcloud compute tpus tpu-vm ssh shapemask-tutorial --zone=europe-west4-a
TPU ノード
gcloud compute ssh shapemask-tutorial --zone=europe-west4-a
これらの手順を続行する場合は、VM セッション ウィンドウで、
(vm)$で始まる各コマンドを実行します。TensorFlow の要件をインストールします。
TPU VM
(vm)$ pip3 install -r /usr/share/tpu/models/official/requirements.txtTPU ノード
(vm)$ pip3 install -r /usr/share/models/official/requirements.txtトレーニング スクリプトには、追加のパッケージが必要です。この時点でインストールしておきます。
TPU VM
(vm)$ pip3 install --user tensorflow-model-optimization>=0.1.3TPU ノード
(vm)$ pip3 install --user tensorflow-model-optimization>=0.1.3ストレージ バケット名の変数を設定します。bucket-name は、ストレージ バケットの名前で置き換えます。
(vm)$ export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-nameCloud TPU 名の変数を設定します。
TPU VM
(vm)$ export TPU_NAME=localTPU ノード
(vm)$ export TPU_NAME=shapemask-tutorialPYTHONPATH環境変数を設定します。TPU VM
(vm)$ export PYTHONPATH="/usr/share/tpu/models:${PYTHONPATH}"TPU ノード
(vm)$ export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/usr/share/models"モデルが保存されているディレクトリに移動します。
TPU VM
(vm)$ cd /usr/share/tpu/models/official/legacy/detectionTPU ノード
(vm)$ cd /usr/share/models/official/legacy/detection必要となる環境変数を追加します。
(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 SHAPE_PRIOR_PATH=gs://cloud-tpu-checkpoints/shapemask/kmeans_class_priors_91x20x32x32.npy (vm)$ export MODEL_DIR=${STORAGE_BUCKET}/shapemask
TPU を作成するときに、
--versionパラメータを-pjrtで終わるバージョンに設定した場合は、次の環境変数を設定して PJRT ランタイムを有効にします。(vm)$ export NEXT_PLUGGABLE_DEVICE_USE_C_API=true (vm)$ export TF_PLUGGABLE_DEVICE_LIBRARY_PATH=/lib/libtpu.so
ShapeMask モデルをトレーニングします。
次のスクリプトは、わずか 100 ステップのサンプルトレーニングを行い、v3-8 TPU で完了するまでに約 10 分かかります。収束するようにトレーニングするには、v3-8 TPU では約 22,500 ステップ、約 6 時間かかります。
(vm)$ python3 main.py \ --strategy_type=tpu \ --tpu=${TPU_NAME} \ --model_dir=${MODEL_DIR} \ --mode=train \ --model=shapemask \ --params_override="{train: {total_steps: 100, learning_rate: {init_learning_rate: 0.08, learning_rate_levels: [0.008, 0.0008], learning_rate_steps: [15000, 20000], }, checkpoint: { path: ${RESNET_CHECKPOINT},prefix: resnet50}, train_file_pattern: ${TRAIN_FILE_PATTERN}}, shapemask_head: {use_category_for_mask: true, shape_prior_path: ${SHAPE_PRIOR_PATH}}, shapemask_parser: {output_size: [640, 640]}}"コマンドフラグの説明
strategy_type- TPU で RetinaNet モデルをトレーニングするには、
distribution_strategyをtpuに設定する必要があります。 tpu- Cloud TPU の名前。
TPU_NAME環境変数を使用して設定します。 model_dir- モデルのトレーニング中にチェックポイントとサマリーが保存されるディレクトリフォルダがない場合は、プログラムによって作成されます。Cloud TPU を使用する場合、
model_dirは Cloud Storage のパスにする必要があります（gs://...）。以前に作成されたチェックポイントの Cloud TPU のサイズと TensorFlow のバージョンが同じであれば、既存のフォルダを再利用して現在のチェックポイント データを読み込み、追加のチェックポイントを保存できます。 mode- モデルをトレーニングするには
train、モデルを評価するにはevalに設定します。 params_override- デフォルトのスクリプト パラメータをオーバーライドする JSON 文字列。スクリプト パラメータの詳細については、
/usr/share/models/official/legacy/detection/main.pyをご覧ください。
トレーニングが完了すると、次のようなメッセージが表示されます。
Train Step: 100/100 / loss = {'total_loss': 10.815635681152344, 'loss': 10.815635681152344, 'retinanet_cls_loss': 1.4915691614151, 'l2_regularization_loss': 4.483549118041992, 'retinanet_box_loss': 0.013074751943349838, 'shapemask_prior_loss': 0.17314358055591583, 'shapemask_coarse_mask_loss': 1.953366756439209, 'shapemask_fine_mask_loss': 2.216097831726074, 'model_loss': 6.332086086273193, 'learning_rate': 0.021359999} / training metric = {'total_loss': 10.815635681152344, 'loss': 10.815635681152344, 'retinanet_cls_loss': 1.4915691614151, 'l2_regularization_loss': 4.483549118041992, 'retinanet_box_loss': 0.013074751943349838, 'shapemask_prior_loss': 0.17314358055591583, 'shapemask_coarse_mask_loss': 1.953366756439209, 'shapemask_fine_mask_loss': 2.216097831726074, 'model_loss': 6.332086086273193, 'learning_rate': 0.021359999}ShapeMask モデルを評価するスクリプトを実行します。これには、v3-8 TPU では約 10 分を要します。
(vm)$ python3 main.py \ --strategy_type=tpu \ --tpu=${TPU_NAME} \ --model_dir=${MODEL_DIR} \ --checkpoint_path=${MODEL_DIR} \ --mode=eval_once \ --model=shapemask \ --params_override="{eval: { val_json_file: ${VAL_JSON_FILE}, eval_file_pattern: ${EVAL_FILE_PATTERN}, eval_samples: 5000 }, shapemask_head: {use_category_for_mask: true, shape_prior_path: ${SHAPE_PRIOR_PATH}}, shapemask_parser: {output_size: [640, 640]}}"コマンドフラグの説明
strategy_type- TPU で Shapemask モデルをトレーニングするには、
distribution_strategyをtpuに設定する必要があります。 tpu- Cloud TPU の名前。
TPU_NAME環境変数を使用して設定します。 model_dir- モデルのトレーニング中にチェックポイントとサマリーが保存されるディレクトリフォルダがない場合は、プログラムによって作成されます。Cloud TPU を使用する場合、
model_dirは Cloud Storage のパスにする必要があります（gs://...）。以前に作成されたチェックポイントの Cloud TPU のサイズと TensorFlow のバージョンが同じであれば、既存のフォルダを再利用して現在のチェックポイント データを読み込み、追加のチェックポイントを保存できます。 mode- モデルをトレーニングするには
train、モデルを評価するにはevalに設定します。 params_override- デフォルトのスクリプト パラメータをオーバーライドする JSON 文字列。スクリプト パラメータの詳細については、
/usr/share/models/official/legacy/detection/main.pyをご覧ください。
トレーニングが完了すると、次のようなメッセージが表示されます。
DONE (t=5.47s). Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.000 Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.000 Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.000 Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.000 Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.000 Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.000 Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.000 Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.000 Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.000 Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.000 Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.000 Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.000
これで、単一デバイスのトレーニングと評価が完了しました。現在の単一デバイスの TPU リソースを削除するには、次の手順を使用します。
Compute Engine インスタンスから接続を切断します。
(vm)$ exitプロンプトが
username@projectnameに変わります。これは、現在、Cloud Shell 内にいることを示しています。TPU リソースを削除します。
TPU VM
$ gcloud compute tpus tpu-vm delete shapemask-tutorial \ --zone=europe-west4-aコマンドフラグの説明
zone- Cloud TPU が存在するゾーン。
TPU ノード
$ gcloud compute tpus execution-groups delete shapemask-tutorial \ --tpu-only \ --zone=europe-west4-aコマンドフラグの説明
tpu-only- Cloud TPU のみを削除します。VM は引き続き使用できます。
zone- 削除する TPU を含むゾーン。
この時点で、このチュートリアルを終了してクリーンアップすることも、Cloud TPU Pod でのモデルの実行を続行して調べることもできます。
Cloud TPU Pod でモデルのスケーリングする
Cloud TPU Pod でモデルをトレーニングするには、トレーニング スクリプトに変更を加える必要がある場合があります。詳細については、TPU Pod でのトレーニングをご覧ください。
TPU Pod のトレーニング
Cloud Shell ウィンドウを開きます。
プロジェクト ID の変数を作成します。
export PROJECT_ID=project-id
Cloud TPU を作成するプロジェクトを使用するように Google Cloud CLI を構成します。
gcloud config set project ${PROJECT_ID}このコマンドを新しい Cloud Shell VM で初めて実行すると、
Authorize Cloud Shellページが表示されます。ページの下部にある [Authorize] をクリックして、gcloudに認証情報を使用した GCP API の呼び出しを許可します。Cloud TPU プロジェクトのサービス アカウントを作成します。
サービス アカウントにより、Cloud TPU サービスが他の Google Cloud Platform サービスにアクセスできるようになります。
gcloud beta services identity create --service tpu.googleapis.com --project $PROJECT_ID
このコマンドでは、Cloud TPU サービス アカウントを次の形式で返します。
service-PROJECT_NUMBER@cloud-tpu.iam.gserviceaccount.com
次のコマンドを使用して Cloud Storage バケットを作成するか、以前にプロジェクト用に作成したバケットを使用します。
gsutil mb -p ${PROJECT_ID} -c standard -l europe-west4 gs://bucket-name以前に COCO データセットを準備してストレージ バケットに移動した場合は、これを再び Pod トレーニングに使用できます。COCO データセットをまだ準備していない場合は、今すぐ準備して、ここに戻って Pod のトレーニングを設定してください。
Cloud TPU Pod を起動する
このチュートリアルでは、v3-32 Pod を指定します。他の Pod オプションについては、TPU のバージョンをご覧ください。
TPU VM
$ gcloud compute tpus tpu-vm create shapemask-tutorial \ --zone=europe-west4-a \ --accelerator-type=v3-32 \ --version=tpu-vm-tf-2.16.1-pod-pjrtコマンドフラグの説明
zone- Cloud TPU を作成するゾーン。
accelerator-type- アクセラレータ タイプでは、作成する Cloud TPU のバージョンとサイズを指定します。TPU のバージョンごとにサポートされているアクセラレータ タイプの詳細については、TPU のバージョンをご覧ください。
version- Cloud TPU ソフトウェアのバージョン。
TPU ノード
$ gcloud compute tpus execution-groups create \ --zone=europe-west4-a \ --name=shapemask-tutorial \ --accelerator-type=v3-32 \ --machine-type=n1-standard-8 \ --disk-size=300 \ --tf-version=2.12.0自動的に Compute Engine インスタンスにログインしない場合は、次の
sshコマンドを実行してログインします。VM にログインすると、シェル プロンプトがusername@projectnameからusername@vm-nameに変わります。TPU VM
gcloud compute tpus tpu-vm ssh shapemask-tutorial --zone=europe-west4-a
TPU ノード
gcloud compute ssh shapemask-tutorial --zone=europe-west4-a
これらの手順を続行する場合は、VM セッション ウィンドウで、
(vm)$で始まる各コマンドを実行します。TensorFlow の要件をインストールします。
TPU VM
(vm)$ pip3 install -r /usr/share/tpu/models/official/requirements.txtTPU ノード
(vm)$ pip3 install -r /usr/share/models/official/requirements.txtトレーニング スクリプトには、追加のパッケージが必要です。この時点でインストールしておきます。
TPU VM
(vm)$ pip3 install --user tensorflow-model-optimization>=0.1.3TPU ノード
(vm)$ pip3 install --user tensorflow-model-optimization>=0.1.3次の環境変数を設定します。bucket-name を Cloud Storage バケットの名前に置き換えます。
(vm)$ export STORAGE_BUCKET=gs://bucket-nameトレーニング アプリケーションでは、Cloud Storage でトレーニング データにアクセスできる必要があります。また、トレーニング アプリケーションは、Cloud Storage バケットを使用してトレーニング中にチェックポイントを保存します。
必要なトレーニング変数を更新します。
(vm)$ export MODEL_DIR=${STORAGE_BUCKET}/shapemask-pods (vm)$ export DATA_DIR=${STORAGE_BUCKET}/coco (vm)$ 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=${DATA_DIR}/instances_val2017.json (vm)$ export SHAPE_PRIOR_PATH=gs://cloud-tpu-checkpoints/shapemask/kmeans_class_priors_91x20x32x32.npy
必要な環境変数を次のように設定します。
TPU VM
(vm)$ export PYTHONPATH="/usr/share/tpu/models:${PYTHONPATH}" (vm)$ export TPU_LOAD_LIBRARY=0
TPU ノード
(vm)$ export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/usr/share/models"モデルが保存されているディレクトリに移動します。
TPU VM
(vm)$ cd /usr/share/tpu/models/official/legacy/detectionTPU ノード
(vm)$ cd /usr/share/models/official/legacy/detectionPod のトレーニングを開始します。
以下のサンプルトレーニングは、わずか 20 ステップで行われ、v3-32 TPU ノードで完了するまでに約 10 分かかります。収束するようにトレーニングするには、v3-32 TPU Pod では約 11,250 ステップ、約 2 時間かかります。
(vm)$ python3 main.py \ --strategy_type=tpu \ --tpu=${TPU_NAME} \ --model_dir=${MODEL_DIR} \ --mode=train \ --model=shapemask \ --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}}, shapemask_head: {use_category_for_mask: true, shape_prior_path: ${SHAPE_PRIOR_PATH}} }"コマンドフラグの説明
strategy_type- TPU で Shapemask モデルをトレーニングするには、
distribution_strategyをtpuに設定する必要があります。 tpu- Cloud TPU の名前。
TPU_NAME環境変数を使用して設定します。 model_dir- モデルのトレーニング中にチェックポイントとサマリーが保存されるディレクトリフォルダがない場合は、プログラムによって作成されます。Cloud TPU を使用する場合、
model_dirは Cloud Storage のパスにする必要があります（gs://...）。以前に作成されたチェックポイントの Cloud TPU のサイズと TensorFlow のバージョンが同じであれば、既存のフォルダを再利用して現在のチェックポイント データを読み込み、追加のチェックポイントを保存できます。 mode- モデルをトレーニングするには
train、モデルを評価するにはevalに設定します。 params_override- デフォルトのスクリプト パラメータをオーバーライドする JSON 文字列。スクリプト パラメータの詳細については、
/usr/share/models/official/legacy/detection/main.pyをご覧ください。
クリーンアップ
このチュートリアルで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含むプロジェクトを削除するか、プロジェクトを維持して個々のリソースを削除します。
Compute Engine インスタンスとの接続を切断していない場合は切断します。
(vm)$ exitプロンプトが
username@projectnameに変わります。これは、現在、Cloud Shell 内にいることを示しています。Cloud TPU と Compute Engine リソースを削除します。リソースの削除に使用するコマンドは、TPU VM または TPU ノードのどちらを使用するかによって異なります。詳細については、システム アーキテクチャをご覧ください。
TPU VM
$ gcloud compute tpus tpu-vm delete shapemask-tutorial \ --zone=europe-west4-aTPU ノード
$ gcloud compute tpus execution-groups delete shapemask-tutorial \ --zone=europe-west4-agcloud compute tpus execution-groups listを実行して、リソースが削除されたことを確認します。削除には数分かかることがあります。次のコマンドの出力には、このチュートリアルで作成したリソースを含めないでください。$ gcloud compute tpus execution-groups list --zone=europe-west4-a次に示すように
gsutilを実行します。bucket-name の部分は、このチュートリアルで作成した Cloud Storage バケット名に置き換えてください。$ gsutil rm -r gs://bucket-name
次のステップ
さまざまなサイズの画像でトレーニングする
より規模の大きいニューラル ネットワーク（たとえば ResNet-50 ではなく ResNet-101）を使用して調査できます。入力画像のサイズを大きくして、より強力なニューラル ネットワークを使用すると、処理時間は長くなりますが、モデルの精度が高くなります。
別のベースを使用する
また、独自のデータセットで ResNet モデルを事前トレーニングし、それを ShapeMask モデルのベースとして使用することもできます。いくつかの作業を行うことで、ResNet の代わりに別のニューラル ネットワークに切り替えることもできます。最後に、独自のオブジェクト検出モデルの実装を検討されている場合は、このネットワークを今後のテストに利用することをおすすめします。