Hello 视频数据：训练 AutoML 视频分类模型

使用 Google Cloud 控制台训练 AutoML 视频分类模型。创建数据集并导入数据后，使用 Google Cloud 控制台查看训练视频并开始训练模型。

本教程包含多个页面：

1. 设置项目。

2. 创建视频分类数据集。

3. 训练 AutoML 视频分类模型。

4. 部署模型以进行批量预测。

5. 清理项目。

每个页面均假定您已经按照本教程中之前页面的说明操作。

查看导入的视频

您收到的通知您文件导入已完成的电子邮件包含一个链接，指向包含注释集的数据集的浏览标签页。此注释集包含导入文件中的数据。 或者，点击转到“数据集”页面，然后选择相应的数据集。

开始 AutoML 模型训练

要开始训练，请执行以下操作

1. 在右侧面板中选择训练新模型。
   

   

2. 选择训练方法。默认为 AutoML。保留原样。

   

3. 点击继续。

4. 修改模型名称。注意：如果您没有为模型提供名称，系统将根据数据集名称分配一个名称。

   

5. 选择训练新模型。右侧面板中的“Training jobs and models”下会显示“demo_data”训练作业。

   

此演示数据集的训练需要数小时。训练开始后，您会收到一封电子邮件，告知您训练时间大约为 15 分钟。

如需取消对模型的持续训练，请先点击内容导航菜单中的训练标签页，然后点击 查看更多 > 取消训练流水线。流水线会在几分钟内取消。

如需查看当前的训练状态，请点击右侧面板中的训练作业“demo_data”。此时将显示模型属性页面。

模型训练完成后，您还会收到一封通知电子邮件。

“训练时间（实际）”是用于计算训练费用的时间，不是训练时间。

查看评估结果

训练完成后，选择 demo_data 模型以检查模型评估结果。

您将被带往评估标签页，您可以在其中查看模型性能指标。

后续步骤

按照本教程的下一页操作，部署经过训练的 AutoML 模型以进行批量预测。