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Übersicht

Eine Faltung ist ein Filter, der auf ein Bild angewendet wird, dieses verarbeitet und Merkmale extrahiert, die Gemeinsamkeiten des Bildes darstellen. Ein Convolutional Neural Network (CNN) ist eine Art von neuronalem Deep-Learning-Netzwerk (Deep Neural Network, DNN), die häufig für Bilder eingesetzt wird.

In diesem Lab verbessern Sie ein mit Tools für maschinelles Sehen entwickeltes Bildklassifizierungsmodell mithilfe von CNNs. Dazu nutzen Sie Daten zu Kleidungsstücken aus dem frei zugänglichen Dataset „Fashion MNIST“.

Lernziele

Aufgaben in diesem Lab:

• Ausgangsmodell kennenlernen
• Faltungen hinzufügen, Daten erfassen und das Modell definieren
• Modell kompilieren und trainieren
• Faltungen und Pooling visualisieren

Vorbereitung

Es ist empfehlenswert, zuerst diese Labs zu absolvieren:

• Einführung in maschinelles Sehen mit TensorFlow
• Einführung in Faltungen mit TensorFlow

Einrichtung und Anforderungen

Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)

Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange Google Cloud-Ressourcen für das Lab verfügbar sind.

In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.

Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:

• Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)

Hinweis: Nutzen Sie den privaten oder Inkognitomodus (empfohlen), um dieses Lab durchzuführen. So wird verhindert, dass es zu Konflikten zwischen Ihrem persönlichen Konto und dem Teilnehmerkonto kommt und zusätzliche Gebühren für Ihr persönliches Konto erhoben werden.

• Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.

Hinweis: Verwenden Sie für dieses Lab nur das Teilnehmerkonto. Wenn Sie ein anderes Google Cloud-Konto verwenden, fallen dafür möglicherweise Kosten an.

Lab starten und bei der Google Cloud Console anmelden

1. Klicken Sie auf Lab starten. Wenn Sie für das Lab bezahlen müssen, wird ein Dialogfeld geöffnet, in dem Sie Ihre Zahlungsmethode auswählen können. Auf der linken Seite befindet sich der Bereich „Details zum Lab“ mit diesen Informationen:

   • Schaltfläche „Google Cloud Console öffnen“
   • Restzeit
   • Temporäre Anmeldedaten für das Lab
   • Ggf. weitere Informationen für dieses Lab

2. Klicken Sie auf Google Cloud Console öffnen (oder klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie Link in Inkognitofenster öffnen aus, wenn Sie Chrome verwenden).

   Im Lab werden Ressourcen aktiviert. Anschließend wird ein weiterer Tab mit der Seite „Anmelden“ geöffnet.

   Tipp: Ordnen Sie die Tabs nebeneinander in separaten Fenstern an.

   Hinweis: Wird das Dialogfeld Konto auswählen angezeigt, klicken Sie auf Anderes Konto verwenden.

3. Kopieren Sie bei Bedarf den folgenden Nutzernamen und fügen Sie ihn in das Dialogfeld Anmelden ein.

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

   Sie finden den Nutzernamen auch im Bereich „Details zum Lab“.

4. Klicken Sie auf Weiter.

5. Kopieren Sie das folgende Passwort und fügen Sie es in das Dialogfeld Willkommen ein.

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

   Sie finden das Passwort auch im Bereich „Details zum Lab“.

6. Klicken Sie auf Weiter.

   Wichtig: Sie müssen die für das Lab bereitgestellten Anmeldedaten verwenden. Nutzen Sie nicht die Anmeldedaten Ihres Google Cloud-Kontos. Hinweis: Wenn Sie Ihr eigenes Google Cloud-Konto für dieses Lab nutzen, können zusätzliche Kosten anfallen.

7. Klicken Sie sich durch die nachfolgenden Seiten:

   • Akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen.
   • Fügen Sie keine Wiederherstellungsoptionen oder Zwei-Faktor-Authentifizierung hinzu (da dies nur ein temporäres Konto ist).
   • Melden Sie sich nicht für kostenlose Testversionen an.

Nach wenigen Augenblicken wird die Google Cloud Console in diesem Tab geöffnet.

Hinweis: Wenn Sie auf Google Cloud-Produkte und ‑Dienste zugreifen möchten, klicken Sie auf das Navigationsmenü oder geben Sie den Namen des Produkts oder Dienstes in das Feld Suchen ein.

Cloud Shell aktivieren

Cloud Shell ist eine virtuelle Maschine, auf der Entwicklertools installiert sind. Sie bietet ein Basisverzeichnis mit 5 GB nichtflüchtigem Speicher und läuft auf Google Cloud. Mit Cloud Shell erhalten Sie Befehlszeilenzugriff auf Ihre Google Cloud-Ressourcen.

1. Klicken Sie oben in der Google Cloud Console auf Cloud Shell aktivieren .

2. Klicken Sie sich durch die folgenden Fenster:

   • Fahren Sie mit dem Informationsfenster zu Cloud Shell fort.
   • Autorisieren Sie Cloud Shell, Ihre Anmeldedaten für Google Cloud API-Aufrufe zu verwenden.

Wenn eine Verbindung besteht, sind Sie bereits authentifiziert und das Projekt ist auf Project_ID, eingestellt. Die Ausgabe enthält eine Zeile, in der die Project_ID für diese Sitzung angegeben ist:

Ihr Cloud-Projekt in dieser Sitzung ist festgelegt als {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud ist das Befehlszeilentool für Google Cloud. Das Tool ist in Cloud Shell vorinstalliert und unterstützt die Tab-Vervollständigung.

3. (Optional) Sie können den aktiven Kontonamen mit diesem Befehl auflisten:

gcloud auth list

4. Klicken Sie auf Autorisieren.

Ausgabe:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} Um das aktive Konto festzulegen, führen Sie diesen Befehl aus: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (Optional) Sie können die Projekt-ID mit diesem Befehl auflisten:

gcloud config list project

Ausgabe:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} Hinweis: Die vollständige Dokumentation für gcloud finden Sie in Google Cloud in der Übersicht zur gcloud CLI.

Aufgabe 1: Notebook in Vertex AI Workbench öffnen

1. Klicken Sie in der Google Cloud Console im Navigationsmenü () auf Vertex AI > Workbench.

2. Suchen Sie die Instanz und klicken Sie auf JupyterLab öffnen.

Die JupyterLab-Oberfläche für Ihre Workbench-Instanz wird in einem neuen Browsertab geöffnet.

Hinweis: Wenn in JupyterLab keine Notebooks angezeigt werden, führen Sie die folgenden zusätzlichen Schritte aus, um die Instanz zurückzusetzen:

1. Schließen Sie den Browsertab für JupyterLab und kehren Sie zur Workbench-Startseite zurück.

2. Aktivieren Sie das Kästchen neben dem Instanznamen und klicken Sie dann auf Zurücksetzen.

3. Nachdem die Schaltfläche JupyterLab öffnen wieder aktiviert ist, warten Sie eine Minute und klicken Sie dann auf JupyterLab öffnen.

Aufgabe 2: Lab-Notebook ausführen

1. Öffnen Sie im Menü auf der linken Seite .

2. Wählen Sie im Pop-up-Dialogfeld Kernel auswählen in der Liste der verfügbaren Kernel die Option TensorFlow 2-11 (Lokal) aus.

3. Bearbeiten Sie das Notebook, sodass in Zelle 8 Ihre Region enthalten ist. Sie finden sie im linken Bereich der Lab-Anleitung.

4. Fahren Sie mit dem Lab im Notebook fort und führen Sie jede einzelne Zelle aus. Klicken Sie dazu oben auf dem Bildschirm auf das Symbol Ausführen (). Alternativ können Sie den Code in einer Zelle über UMSCHALTTASTE + EINGABETASTE ausführen.

Lesen Sie die Beschreibung, um zu verstehen, was genau in jeder Zelle stattfindet.

Befolgen Sie die Anleitung mit Abbildungen im Notebook, um den Status des Trainings und der Bereitstellung in Vertex AI im Blick zu behalten.

Fortschritt im Notebook prüfen

Cloud Storage-Bucket erstellen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen, um sicherzugehen, dass der Bucket erstellt wurde. Cloud Storage-Bucket erstellen

Modell mit Vertex AI trainieren

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Modell mit Vertex AI trainieren

Modell bereitstellen

Klicken Sie auf Fortschritt prüfen. Modell bereitstellen

Das wars! Sie haben das Lab erfolgreich abgeschlossen.

Das Lab zum selbstbestimmten Lernen „Bilder mit TensorFlow Convolutional Neural Networks klassifizieren“ ist damit beendet. Sie haben das Notebook für Faltungen gestartet und sich Faltungen und Pooling näher angesehen.

Weitere Informationen

• Convolutional Neural Network (CNN)
• Mit einem Convolutional Neural Network Kunst schaffen
• Beispiele für den Einsatz von KI: Wie Moorfields Kliniker durch AutoML bei der Entwicklung von Machine-Learning-Lösungen unterstützt und Wie die KI von Google Cloud die Zusammenarbeit im Team, die Spieleentwicklung und die Kundenbindung bei Netmarble verbessert hat

Google Cloud-Schulungen und -Zertifizierungen

In unseren Schulungen erfahren Sie alles zum optimalen Einsatz unserer Google Cloud-Technologien und können sich entsprechend zertifizieren lassen. Unsere Kurse vermitteln technische Fähigkeiten und Best Practices, damit Sie möglichst schnell mit Google Cloud loslegen und Ihr Wissen fortlaufend erweitern können. Wir bieten On-Demand-, Präsenz- und virtuelle Schulungen für Anfänger wie Fortgeschrittene an, die Sie individuell in Ihrem eigenen Zeitplan absolvieren können. Mit unseren Zertifizierungen weisen Sie nach, dass Sie Experte im Bereich Google Cloud-Technologien sind.

Anleitung zuletzt am 23. April 2025 aktualisiert

Lab zuletzt am 30. April 2025 getestet

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