データセットに設定されています。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。エポックまでトレーニングします。検証データに対して上記でトレーニングしたモデルを評価します。リソースを削除します。--name=amoebanet-pod-eval以下のフラグを使用して、モデルの評価を実行します。\--iterations_per_loop=1000これにより、次のような出力が生成されます。データセットに対して行われているため、出力結果には、実際のデータセットでトレーニングと評価を行った場合の出力は反映されません。スライスを使用してモデルを試すこともできます。次の表に、これらのスライスの推奨値を示します。スライスへのスケーリングは試験運用版です。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。実行してインスタンスが割り当てられていないことを確認します。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。バケット名に置き換えてください。料金ガイドをご覧ください。