Creazione di un set di dati per immagine

Crea un set di dati per l'immagine utilizzando il metodo create_dataset.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, vedi quanto segue:

Crea un set di dati per l'addestramento di modelli di classificazione delle immagini
Crea un set di dati per addestrare modelli di rilevamento di oggetti immagine

Esempio di codice

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java riportate nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java Vertex AI.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CreateDatasetOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Dataset;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class CreateDatasetImageSample {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String datasetDisplayName = "YOUR_DATASET_DISPLAY_NAME";
    createDatasetImageSample(project, datasetDisplayName);
  }

  static void createDatasetImageSample(String project, String datasetDisplayName)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    DatasetServiceSettings datasetServiceSettings =
        DatasetServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DatasetServiceClient datasetServiceClient =
        DatasetServiceClient.create(datasetServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      String metadataSchemaUri =
          "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/image_1.0.0.yaml";
      LocationName locationName = LocationName.of(project, location);
      Dataset dataset =
          Dataset.newBuilder()
              .setDisplayName(datasetDisplayName)
              .setMetadataSchemaUri(metadataSchemaUri)
              .build();

      OperationFuture<Dataset, CreateDatasetOperationMetadata> datasetFuture =
          datasetServiceClient.createDatasetAsync(locationName, dataset);
      System.out.format("Operation name: %s\n", datasetFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      Dataset datasetResponse = datasetFuture.get(120, TimeUnit.SECONDS);

      System.out.println("Create Image Dataset Response");
      System.out.format("Name: %s\n", datasetResponse.getName());
      System.out.format("Display Name: %s\n", datasetResponse.getDisplayName());
      System.out.format("Metadata Schema Uri: %s\n", datasetResponse.getMetadataSchemaUri());
      System.out.format("Metadata: %s\n", datasetResponse.getMetadata());
      System.out.format("Create Time: %s\n", datasetResponse.getCreateTime());
      System.out.format("Update Time: %s\n", datasetResponse.getUpdateTime());
      System.out.format("Labels: %s\n", datasetResponse.getLabelsMap());
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js riportate nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js Vertex AI.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const datasetDisplayName = "YOUR_DATASTE_DISPLAY_NAME";
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

// Imports the Google Cloud Dataset Service Client library
const {DatasetServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform');

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiates a client
const datasetServiceClient = new DatasetServiceClient(clientOptions);

async function createDatasetImage() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}`;
  // Configure the dataset resource
  const dataset = {
    displayName: datasetDisplayName,
    metadataSchemaUri:
      'gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/image_1.0.0.yaml',
  };
  const request = {
    parent,
    dataset,
  };

  // Create Dataset Request
  const [response] = await datasetServiceClient.createDataset(request);
  console.log(`Long running operation: ${response.name}`);

  // Wait for operation to complete
  await response.promise();
  const result = response.result;

  console.log('Create dataset image response');
  console.log(`Name : ${result.name}`);
  console.log(`Display name : ${result.displayName}`);
  console.log(`Metadata schema uri : ${result.metadataSchemaUri}`);
  console.log(`Metadata : ${JSON.stringify(result.metadata)}`);
  console.log(`Labels : ${JSON.stringify(result.labels)}`);
}
createDatasetImage();

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python riportate nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python Vertex AI.

from google.cloud import aiplatform

def create_dataset_image_sample(
    project: str,
    display_name: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
    timeout: int = 300,
):
    # The AI Platform services require regional API endpoints.
    client_options = {"api_endpoint": api_endpoint}
    # Initialize client that will be used to create and send requests.
    # This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    client = aiplatform.gapic.DatasetServiceClient(client_options=client_options)
    dataset = {
        "display_name": display_name,
        "metadata_schema_uri": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/image_1.0.0.yaml",
    }
    parent = f"projects/{project}/locations/{location}"
    response = client.create_dataset(parent=parent, dataset=dataset)
    print("Long running operation:", response.operation.name)
    create_dataset_response = response.result(timeout=timeout)
    print("create_dataset_response:", create_dataset_response)

Terraform

Per scoprire come applicare o rimuovere una configurazione Terraform, consulta Comandi Terraform di base. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento del provider Terraform.

resource "google_vertex_ai_dataset" "image_dataset" {
  display_name        = "image-dataset"
  metadata_schema_uri = "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/image_1.0.0.yaml"
  region              = "us-central1"
}

Passaggi successivi

Per cercare e filtrare esempi di codice per altri prodotti Google Cloud, consulta il browser di esempio Google Cloud.