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を指定します。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。ステップの評価を行います。ステップを使用することをおすすめします。ステップ後に最大限の品質に収束します。次のコマンドを実行します。ディレクトリを格納する環境変数を設定します。場所でなければなりません。実行して、モデルのトレーニングと評価を行います。ステップの評価を行います。フラグを調整して、トレーニングのステップ数を増やします。ステップ後に妥当になります。ステップ後に最大限の品質に収束します。バケットの出力を表示します。このチュートリアル用に作成したバケットの名前をクリックします。/training/transformer_ende_1)に移動してモデル出力を表示します。ディレクトリを指定します。モデルを使用できます。データを生成し、出力ファイルを指定します。OUT_DIR=$STORAGE_BUCKET/training/transformer_sentiment_classifier次のコマンドを実行して、モデルをトレーニングおよび評価します。ステップの評価を行います。