|
O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI
MUHAMMAD ALXORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI
Dasturiy ta'minot talablari injiringi
Amaliy ish
Xalq Bank platformasi
Bajardi : 311-18 guruh talabasi
Yoqubov Obidjon
TOSHKENT-2021
TensorFlow Cloud - bu python to'plami bo'lib, u mahalliy muhitda TensorFlow kodingizni disk raskadrovka va o'rgatishdan Google Cloud-da taqsimlangan treningga uzluksiz o'tish uchun API-larni taqdim etadi. Bu bulutda modellarni o'qitish jarayonini bitta oddiy funktsiya chaqiruviga soddalashtiradi, minimal sozlash va modelingizga deyarli nolga o'zgartirish kiritishni talab qiladi. TensorFlow Cloud avtomatik ravishda VM nusxalarini yaratish va modellaringiz uchun tarqatish strategiyalarini yaratish kabi bulutga xos vazifalarni bajaradi. Ushbu maqolada TensorFlow Cloud-dan foydalanishning umumiy holatlari va bir nechta eng yaxshi amaliyotlar ko'rsatilgan.
Biz stanford_dogs ma'lumotlar to'plami tomonidan taqdim etilgan it zotlarining tasvirlarini tasniflashni ko'rib chiqamiz. Buni osonlashtirish uchun biz ImageNet og'irliklarida o'qitilgan ResNet50 bilan uzatishni o'rganishdan foydalanamiz. Iltimos, ushbu postdagi kodni TensorFlow Cloud omborida toping.
Set up
TensorFlow Cloud-ni pip install tensorflow_cloud yordamida o'rnating. Kerakli importlarni qo'shish orqali tasniflash vazifamiz uchun python skriptini boshlaylik.
Google Cloud Configuration
TensorFlow Cloud sahna ortida AI Platformasi xizmatlaridan foydalangan holda Google Cloud-da o‘quv ishingizni boshqaradi. Agar siz GCP-da yangi bo'lsangiz, birinchi Google Cloud loyihangizni yaratish va sozlash uchun ushbu bo'limdagi sozlash bosqichlarini bajaring. Agar siz Bulutdan foydalanishda yangi boʻlsangiz, birinchi marta sozlash va sozlash biroz oʻrganish va ishlashni oʻz ichiga oladi. Yaxshi xabar shundaki, sozlashdan so'ng bulutda ishga tushirish uchun TensorFlow kodingizga hech qanday o'zgartirish kiritishingiz shart emas!
GCP loyihasini yarating
AI platforma xizmatlarini yoqing
Xizmat hisobini yarating
Avtorizatsiya kalitini yuklab oling
Google bulutli saqlash paqirini yarating
GCP Project
Google Cloud loyihasi foydalanuvchilar to'plami, API to'plami, hisob-kitob, autentifikatsiya va monitoring kabi bulutli resurslar to'plamini o'z ichiga oladi. Loyihani yaratish uchun ushbu qo'llanmaga amal qiling. Terminalingizda ushbu bo'limdagi buyruqlarni bajaring.
AI Platform Services
Iltimos, ushbu ochiladigan menyuda loyiha identifikatoringizni kiritib, GCP loyihangiz uchun AI platformasi xizmatlarini yoqishingizga ishonch hosil qiling.
Service Account and Key
Yangi GCP loyihangiz uchun xizmat hisobini yarating. Xizmat hisobi ilova yoki virtual mashina namunasi tomonidan foydalaniladigan hisob boʻlib, u bulutli ilovalar tomonidan vakolatli API qoʻngʻiroqlarini amalga oshirish uchun ishlatiladi.
export SA_NAME=gcloud iam service-accounts create $SA_NAME
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
--member serviceAccount:$SA_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
--role 'roles/editor'
Keyinchalik, bizga xizmat hisobi uchun autentifikatsiya kaliti kerak bo'ladi. Ushbu autentifikatsiya kaliti GCP resurslaridan faqat loyihangizda ishlashga ruxsat berilganlar foydalanishini ta'minlash vositasidir. Autentifikatsiya kalitini quyidagicha yarating:
gcloud iam service-accounts keys create ~/key.json --iam-account $SA_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS muhit oʻzgaruvchisini yarating.
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=~/key.json
Cloud Storage Bucket
Agar sizda allaqachon belgilangan saqlash paqiringiz bo'lsa, quyida ko'rsatilganidek, chelak nomini kiriting. Aks holda, ushbu qoʻllanmaga amal qilgan holda Google Cloud xotira paqirini yarating. TensorFlow Cloud Google Cloud Build-dan docker tasvirini yaratish va nashr etish, shuningdek, namunaviy nazorat nuqtalari va o'quv jurnallari kabi yordamchi ma'lumotlarni saqlash uchun foydalanadi.
GCP_BUCKET = "your-bucket-name"
Do'stlaringiz bilan baham: |
