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Visão geral

Uma convolução é um filtro que passa por uma imagem, a processa e extrai atributos que têm alguma semelhança na imagem. Uma rede neural convolucional (CNN, na sigla em inglês) é um tipo de rede neural profunda (DNN, na sigla em inglês) aplicada com mais frequência a imagens.

Neste laboratório, você terá acesso a um modelo de classificação de imagens desenvolvido a partir de ferramentas de visão computacional, e depois usará as CNNs para melhorá-lo. Você usará os dados (itens de vestuário) de um conjunto de dados comum chamado Fashion MNIST.

Objetivos

Neste laboratório, você vai aprender a:

• Analisar o modelo inicial
• Adicionar convoluções, coletar dados e definir o modelo
• Compilar e treinar o modelo
• Ver as convoluções e o pooling

Pré-requisitos

Para maximizar seu aprendizado, conclua estes laboratórios antes:

• Introdução à visão computacional com o TensorFlow
• Introdução às convoluções com o TensorFlow

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Começar o Laboratório

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é ativado quando você clica em Iniciar laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, e não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima (recomendado) ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório: não se esqueça que, depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: use apenas a conta de estudante neste laboratório. Se usar outra conta do Google Cloud, você poderá receber cobranças nela.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar por ele, uma caixa de diálogo vai aparecer para você selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do Laboratório, à esquerda, você vai encontrar o seguinte:

   • O botão Abrir Console do Google Cloud
   • O tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações, se forem necessárias

2. Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.

   O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer Login em outra guia.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Você também encontra o nome de usuário no painel Detalhes do Laboratório.

4. Clique em Próxima.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de Olá.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Você também encontra a senha no painel Detalhes do Laboratório.

6. Clique em Próxima.

   Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

7. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.

Observação: para acessar os produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação ou digite o nome do serviço ou produto no campo Pesquisar.

Ativar o Cloud Shell

O Cloud Shell é uma máquina virtual com várias ferramentas de desenvolvimento. Ele tem um diretório principal permanente de 5 GB e é executado no Google Cloud. O Cloud Shell oferece acesso de linha de comando aos recursos do Google Cloud.

1. Clique em Ativar o Cloud Shell na parte de cima do console do Google Cloud.

2. Clique nas seguintes janelas:

   • Continue na janela de informações do Cloud Shell.
   • Autorize o Cloud Shell a usar suas credenciais para fazer chamadas de APIs do Google Cloud.

Depois de se conectar, você verá que sua conta já está autenticada e que o projeto está configurado com seu Project_ID, . A saída contém uma linha que declara o projeto PROJECT_ID para esta sessão:

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

A gcloud é a ferramenta de linha de comando do Google Cloud. Ela vem pré-instalada no Cloud Shell e aceita preenchimento com tabulação.

3. (Opcional) É possível listar o nome da conta ativa usando este comando:

gcloud auth list

4. Clique em Autorizar.

Saída:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Opcional) É possível listar o ID do projeto usando este comando:

gcloud config list project

Saída:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} Observação: consulte a documentação completa da gcloud no Google Cloud no guia de visão geral da gcloud CLI.

Tarefa 1: abrir o notebook no Vertex AI Workbench

1. No menu de navegação () do console do Google Cloud, clique em Vertex AI > Workbench.

2. Ache a instância e clique no botão Abrir o JupyterLab.

A interface do JupyterLab para sua instância do Workbench é aberta em uma nova guia do navegador.

Observação: se você não encontrar notebooks no JupyterLab, siga estas etapas para redefinir a instância:

1. Feche a guia do JupyterLab no navegador e volte à página inicial do Workbench.

2. Marque a caixa de seleção ao lado do nome da instância e clique em Redefinir.

3. Depois que o botão Abrir o JupyterLab for ativado novamente, aguarde um minuto e clique em Abrir o JupyterLab.

Tarefa 2: executar o notebook do laboratório

1. No menu à esquerda, abra .

2. Na caixa de diálogo Selecionar kernel, escolha TensorFlow 2-11 (Local) na lista de opções disponíveis.

3. Modifique o notebook para incluir sua região na célula 8. Essa informação está disponível no painel à esquerda das instruções do laboratório.

4. Continue o laboratório no notebook e clique no ícone Executar () na parte de cima da tela para cada célula. Você também pode pressionar SHIFT + ENTER para executar o código na célula.

Leia o conteúdo para entender o que está ocorrendo em cada célula.

Para conferir o status do treinamento e da implantação na Vertex AI, siga as instruções no notebook, que contém ilustrações.

Acompanhar o progresso no notebook

Crie um bucket do Cloud Storage

Clique em Verificar meu progresso para saber se o bucket foi criado. Criar um bucket do Cloud Storage

Treinar o modelo na Vertex AI

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Treinar o modelo na Vertex AI

Implante o modelo

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Implantar o modelo

Parabéns!

Chegamos ao fim do laboratório autoguiado "Classificar imagens com as redes neurais convolucionais do TensorFlow". Você iniciou o notebook e conheceu as convoluções e o pooling.

Próximas etapas / Saiba mais

• Saiba mais sobre as redes neurais convolucionais do TensorFlow.
• Leia sobre Produzir arte com uma rede neural convolucional (em inglês).
• Saiba como a IA está sendo usada em Como a Moorfields está usando o AutoML para permitir que os médicos desenvolvam soluções de machine learning ou Como a IA do Google Cloud impulsionou a colaboração da equipe, o desenvolvimento de jogos e o alcance do consumidor da Netmarble.

Treinamento e certificação do Google Cloud

Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.

Manual atualizado em 23 de abril de 2025

Laboratório testado em 23 de abril de 2025

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