Hello 圖片資料：建立圖片分類資料集並匯入圖片

使用 Google Cloud 控制台建立圖片分類資料集。建立資料集後，請使用指向公開 Cloud Storage 值區圖片的 CSV 檔案，將這些圖片匯入資料集。

本教學課程包含多個頁面：

  1. 設定專案和環境。

  2. 建立圖片分類資料集，並匯入圖片。

  3. 訓練 AutoML 圖片分類模型。

  4. 評估及分析模型成效。

  5. 將模型部署至端點，並傳送預測結果。

  6. 清除專案所用資源。

每個頁面都假設您已執行教學課程先前頁面中的操作說明。

圖像資料輸入檔案

您在本教學課程中使用的圖片檔案，來自這篇 Tensorflow 網誌文章中使用的花朵資料集。這些輸入圖片會儲存在公開的 Cloud Storage 值區中。這個可公開存取的值區也包含您用於匯入資料的 CSV 檔案。這個檔案有兩個資料欄：第一個資料欄列出圖片在 Cloud Storage 中的 URI，第二個資料欄則包含圖片的標籤。以下是一些範例資料列：

gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/flowers.csv：

gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/daisy/10559679065_50d2b16f6d.jpg,daisy
gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/dandelion/10828951106_c3cd47983f.jpg,dandelion
gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/roses/14312910041_b747240d56_n.jpg,roses
gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/sunflowers/127192624_afa3d9cb84.jpg,sunflowers
gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/tulips/13979098645_50b9eebc02_n.jpg,tulips

建立圖片分類資料集並匯入資料

前往 Google Cloud 主控台，開始建立資料集並訓練圖片分類模型。

系統顯示提示訊息時，請務必選取您用於 Cloud Storage 值區的專案。

  1. 在「開始使用 Vertex AI」頁面中，按一下「建立資料集」。

    Vertex AI 資訊主頁

  2. 指定資料集名稱 (選用)。

  3. 在「選取資料類型和目標」部分的「圖片」分頁中，選擇「圖片分類 (單一標籤)」 單選按鈕。在「Region」(區域) 下拉式選單中，選取「US Central」。

    「New dataset」視窗

  4. 選取「Create」即可建立空資料集。選取「建立」後，系統會繼續顯示資料匯入視窗。

  5. 選取「選取 Cloud Storage 中的匯入檔案」，然後指定 CSV 檔案的 Cloud Storage URI，其中包含圖片位置和標籤資料。在本快速入門中，CSV 檔案位於 gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/flowers.csv。複製並貼上以下內容至「匯入檔案路徑」欄位：

    • cloud-samples-data/ai-platform/flowers/flowers.csv

    選取檔案匯入視窗

  6. 按一下「Continue」開始匯入圖片。匯入程序需要幾分鐘的時間。完成後，系統會將您導向下一頁，其中列出資料集已識別的所有圖片 (包含已加上標籤和未加上標籤的圖片)。

後續步驟

請參閱本教學課程的下一頁，瞭解如何啟動 AutoML 模型訓練工作。

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設定專案和環境
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訓練 AutoML 圖片分類模型