Guide・バックアップとリストアTutorialはじめる前にこのチュートリアルを始める前に、以下のKAMONOHASHIのインストールが終わり、KAMONOHASHIにログインできることを確認してください。KAMONOHASHIをインストールするはじめに本チュートリアルでは、KAMONOHASHIを使用する方法について簡単に説明します。具体的にはKAMONOHASHIを使用して、機械学習手法を試す際によく用いられるcifar-10の画像分類モデルを学習させる方法を以下の手順に沿って説明します。データをアップロードするデータセットを作成する学習を実行するTensorBoardで学習の状況を表示する学習のログを確認するデータをアップロードするKAMONOHASHIにデータをアップロードする流れを説明します。cifar-10データセットをダウンロードするこのチュートリアルでは、cifar-10データセットlaunchを使用します。cifar10は、カラー画像のデータセットです。ダウンロードしてください。cifar-10のデータをダウンロードするsave_altデータを解凍するこのデータセットは解凍すると、data_batch_1.bindata_batch_2.bindata_batch_3.bindata_batch_4.bindata_batch_5.bintest_batch.binというファイルに分割されます。それぞれのbinファイルは、32x32x3の画像データが1万枚ずつ含まれています。32x32x3バイトが画素情報という構成になっており、これが先頭から1万個結合されているのがbinファイルです。データをKAMONOHASHIにアップロードするデータが用意できたらKAMONOHASHIにアップロードしましょう。[データ管理]を選択し、右上の新規登録ボタンから行います。画像の説明など補足情報。データの種類や受領日などグルーピングしたい単位に付与し、検索等で利用する。複数のデータを登録できる。jpg/png/csv/zipなど、ファイルのデータ形式は任意。上記の情報を入力し、右下の登録ボタンを押すとデータをアップロードすることができます。コマンドラインインターフェイス(CLI)を使用してデータをアップロードすることも可能です。KAMONOHASHIでは、複数のファイルを一つのデータとして管理可能ですが、今回は個別に、一ファイル一データとして登録します。登録したデータは、データの一覧画面で確認できます。データセットを作成する[データセット管理]を選択し、右上の新規登録ボタンから行います。アップロードしたデータをtraining用、test用にまとめます。下図では、data_batchをtraining、test_batchをtestingに移動させています。管理するクラスタで計算を実行するための最小単位を表します。クラスタから指定されたCPU、メモリ、GPUリソースを確保し、Dockerコンテナを起動し計算環境を用意します。ユーザはこの環境を利用し、任意の計算を行うことができます。学習はCLI、GUIの両方から起動できます。GUIで学習を開始するには[学習管理]を選択し、新規登録ボタンから行います。Guideを参照してください。step1学習名を記入し、先ほど登録したデータセットを選択します。文字以下で指定可能です。step2フレームワークとモデルをテキストエリアに記述し、実行コマンドを記述します。Hubの公式イメージ(tensorflow/tensorflow)を使用しています。Hubを指定した後イメージ、タグをテキストエリアに入力してください。Hubを指定した後リポジトリ、ブランチをテキストエリアに入力してください。\--max_steps=5000step3必要なリソースを指定します。step4オプションとして追記したい項目があれば追記し実行ボタンを押します。ステータスがRunningになったら学習中です。初回起動の場合は、DockerコンテナをDockerHubからpullする必要があるため、学習の開始までに少し時間がかかります。学習の状況を確認するTensorboardで学習の状況を確認する実行した学習を選択し、学習履歴画面を開きます。Tensorboardの起動ボタンを押し、開きます。注意:TensorBoardを表示する場合、モデルのpythonファイル中に対応するプログラムを書く必要があります。学習の標準出力を確認する学習実行中でも標準出力をダウンロードして確認することができます。GUIからは添付ファイル欄にあるログファイル閲覧ボタンを押すとブラウザ上で標準出力を確認することができます。標準出力は学習履歴画面からダウンロードすることもできます。学習の正常終了を確認する学習が正常に終了すると、ステータスがCompletedになります。コンテナに出力したファイルを確認することができます。今回はstep数を5000としたため、5000step目のcheckpointが出力されていることが確認できます。上述した標準出力をみることでも、学習の正常終了を確認することができます。おわりにこのように、KAMONOHASHIでは、簡単に学習を開始することができます。このチュートリアルでは、KAMONOHASHIを用いて、単一のGPUノードでモデルをトレーニングしました。Guideを参照してください。PolicyKAMONOHASHIは日鉄ソリューションズ株式会社の登録商標です。日鉄ソリューションズ株式会社の登録商標です。その他、本文記載の会社名および製品名は、それぞれ各社の商標または登録商標です。Corporation.。