フィールドに名前を入力します。アカウントによるリソースへのアクセスが承認されます。使用すると、後で表示や変更ができます。詳細な権限を指定する必要があります。アクセス制御をご覧ください。ファイルがパソコンにダウンロードされます。ファイルのファイルパスに設定します。セッションにのみ適用されるため、新しいセッションを開く場合は、変数を再度設定します。ファイルのファイルパスで置き換えます。ファイルのファイルパスで置き換えます。部分は、該当するファイル名で置き換えます。バケットにアップロードします。このパッケージからコードが実行されます。よって同じバケットに保存されます。バージョンのモデルを作成できます。バケットの名前を環境変数として設定します。バケットにわたって一意なものにする必要があります。トレーニングと予測を利用できるリージョンを選択して、別の環境変数を作成します。バケットを作成し、後のトレーニングと予測で同じリージョンを使用します。そのバケットが存在しない場合は、次のコマンドを実行して作成します。ジョブを送信する方法について説明します。ネットワークをトレーニングするサンプルコードを実行します。バケットに出力されます。コードをダウンロードして作業ディレクトリを変更します。パッケージとして構造化されています。依存関係をインストールします。バージョンに基づいて依存関係がプリインストールされます。上でトレーニングする前に、ジョブをローカルでトレーニングして、ファイル構造とパッケージングが正しいことを確認します。複雑なジョブやリソースを大量に消費するジョブでは、データセットの小規模なサンプルのトレーニングをローカルで実施して、コードの動作を検証することをおすすめします。上でジョブを実行して、データセット全体をトレーニングできます。このサンプルでは、小型のデータセットに対して比較的短時間で終了する作業を実行します。よるジョブでは、同じデータに対して同じコードを実行します。次のコマンドを実行して、モデルをローカルでトレーニングします。local-training-outputトレーニングの進行をシェルで確認します。アプリケーションからトレーニング済みモデルがエクスポートされ、次のようなメッセージが出力されます。エクスポートされます。バケットの中で選択します。これらを環境変数として設定します。モジュールを実行させます。ログやその他のジョブの詳細を確認することもできます。--stream-logsこの作業は、ローカルでのトレーニングよりも時間を要する可能性がありますが、トレーニングの進捗状況をローカル同様にシェルで確認できます。バケットにエクスポートされ、次のようなメッセージが表示されます。構成ファイルを使用して、ハイパーパラメータを調整することもできます。この構成ファイルの指示に従ってバッチサイズと学習率を調整して、複数回にわたるトレーニングのトライアルで最大限の正確性を実現できるようにします。これらのイベントを使用して、最適化する指標を追跡します。トレーニングでのハイパーパラメータ調整をご覧ください。前のセクションでトレーニングしたモデルを使用し、収入以外の国勢調査情報に基づいて個人の収入の範囲を予測する方法を示します。リソースを作成します。バージョンのリソースとは、トレーニング済みのモデルを使用して実際に予測を提供するリソースです。詳細については、モデルとバージョンをご覧ください。名前を付けてモデルリソースを作成します。[projects/your-project-id/models/my_first_keras_model].次に、モデルのバージョンを作成します。バケットにエクスポートされました。このディレクトリを使用してモデルのバージョンが作成されます。ジョグのログに、このディレクトリへのパスが記述されています。この記述は次のような行です。ディレクトリを特定し、そのディレクトリを使用してモデルのバージョンのリソースを作成します。データの前処理と同様の方法で、予測に使用する入力を前処理する必要があります。本番環境のシステムでは、トレーニング時と予測時とで同じように使用できる前処理パイプラインを作成できます。パッケージのデータ読み込みコードを使用します。このデータの形式は、トレーニングのエポックが終了するたびに実施された精度評価における形式と同じなので、それ以上の前処理を適用しなくても、テスト予測の送信に使用できます。インタプリタ(python)を現在の作業ディレクトリから開き、コードの次のいくつかのコードのスニペットを実行します。これらの行はランダムにサンプリングされるので、上記とは異なるデータが表示されることがあります。フィールドは、(トレーニングで使用されたものと同じマッピングを使用して)すでに整数に変換されています。スコアにスケーリングされています。フィールドによっては、元のデータから削除されているものがあります。上記と同じ例で、次のように予測入力を生データと比較します。ファイルに予測入力をエクスポートします。インタプリタを終了します(exit())。