ステップのトレーニングが実行されます。次の環境変数を設定します。スクリプトを実行します。環境変数(TPU_NAME)を指定することで設定されます。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。該当する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。パスにする必要があります(`gs://...`)。データを読み込んで追加のチェックポイントを保存できます。事前テストされたチェックポイントを指定します。デモモデルで作成された、事前トレーニング済みのチェックポイントを使用しています。ディレクトリ内のチェックポイントを指定することもできます。評価データを使用します。次の環境変数を設定します。EVAL_SAMPLES=5000評価スクリプトを実行します。環境変数(TPU_NAME)を指定することで設定されます。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。該当する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。パスにする必要があります(`gs://...`)。データを読み込んで追加のチェックポイントを保存できます。モデルの実行をさらに詳しく調べることもできます。使用してモデルをスケーリングすると、より迅速に結果を得ることができます。スライスを使用できます。スライスへのスケーリングは試験運用中です。ノード用に最適化されています。構成では実行できません。ステップのトレーニングを行います。リソースを削除します。コマンドを実行します。スライスを使用します。--zone=europe-west4-a指定した構成が表示されます。いうメッセージが表示されます。鍵の伝播は完了しているため、このメッセージは無視できます。必要な追加パッケージをインストールします。インスタンスに長時間接続する必要があります。インスタンスへの接続が切断されないようにするには、次のコマンドを実行します。トレーニングに必要な変数を定義します。コマンドを使用します。変数にユーザー名を設定します。フォルダを追加します。PYTHONPATH="$PYTHONPATH:/usr/share/tpu/models"次の環境変数を設定します。スクリプトを実行します。環境変数(TPU_NAME)を指定することで設定されます。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。該当する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。パスにする必要があります(`gs://...`)。データを読み込んで追加のチェックポイントを保存できます。事前テストされたチェックポイントを指定します。デモモデルで作成された、事前トレーニング済みのチェックポイントを使用しています。ディレクトリ内のチェックポイントを指定することもできます。アカウントに課金されないようにする手順は次のとおりです。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。内にいることを示しています。フラグを使用してリソース名を指定する必要があります。シャットダウンされたことを確認します。--zone=europe-west4-a削除には数分かかることがあります。次のようなレスポンスは、割り当てられたインスタンスがないことを示します。この手順は、チュートリアルの実行が完了したときにのみ行ってください。バケット名に置き換えてください。ResNet-101)を使用して検証できます。入力画像のサイズを大きくして、より強力なバックボーンを使用すると、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。モデルのベースとして使用することもできます。ネットワークで置き換えることもできます。最終的に独自のオブジェクト検出モデルを実装しようと考えている場合は、このネットワークが今後の実験の基盤として役立ちます。