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# Como usar o TensorFlow algoritmo SageMaker AI Text Classification
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Você pode usar a Classificação de Texto - TensorFlow como um algoritmo integrado da Amazon SageMaker AI. A seção a seguir descreve como usar a Classificação de Texto TensorFlow com o SageMaker SDK AI Python. Para obter informações sobre como usar a classificação de texto na interface TensorFlow do usuário do Amazon SageMaker Studio Classic, consulte[SageMaker JumpStart modelos pré-treinados](studio-jumpstart.md).

O TensorFlow algoritmo de Classificação de Texto suporta o aprendizado por transferência usando qualquer um dos TensorFlow modelos pré-treinados compatíveis. Para obter uma lista de todos os modelos pré-treinados disponíveis, consulte [TensorFlow Modelos de hub](text-classification-tensorflow-Models.md). Cada modelo pré-treinado tem um `model_id` exclusivo. O seguinte exemplo usa BERT Base Uncased (`model_id`:`tensorflow-tc-bert-en-uncased-L-12-H-768-A-12-2`) para ajustar um conjunto de dados personalizado. Os modelos pré-treinados são todos pré-baixados do TensorFlow Hub e armazenados em buckets do Amazon S3 para que os trabalhos de treinamento possam ser executados isoladamente na rede. Use esses artefatos de treinamento de modelos pré-gerados para criar um estimador de SageMaker IA.

Primeiro, recupere o URI da imagem do Docker, o URI do script de treinamento e o URI do modelo pré-treinado. Em seguida, altere os hiperparâmetros conforme desejar. Você pode ver um dicionário Python de todos os hiperparâmetros disponíveis e seus valores padrão com `hyperparameters.retrieve_default`. Para obter mais informações, consulte [Classificação de texto - TensorFlow Hiperparâmetros](text-classification-tensorflow-Hyperparameter.md). Use esses valores para criar um estimador de SageMaker IA.

**nota**  
Os valores padrão dos hiperparâmetros são diferentes para modelos diferentes. Por exemplo, para modelos maiores, o tamanho padrão do lote é menor. 

Este exemplo usa o conjunto de dados [https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/glue#gluesst2](https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/glue#gluesst2), que contém resenhas de filmes positivas e negativas. Nós pré-baixamos o conjunto de dados e o disponibilizamos com o Amazon S3. Para ajustar seu modelo, chame `.fit` usando a localização do Amazon S3 do seu conjunto de dados de treinamento. Qualquer bucket do S3 usado em um notebook deve estar na mesma AWS região da instância do notebook que o acessa.

```
from sagemaker import image_uris, model_uris, script_uris, hyperparameters
from sagemaker.estimator import Estimator

model_id, model_version = "tensorflow-tc-bert-en-uncased-L-12-H-768-A-12-2", "*"
training_instance_type = "ml.p3.2xlarge"

# Retrieve the Docker image
train_image_uri = image_uris.retrieve(model_id=model_id,model_version=model_version,image_scope="training",instance_type=training_instance_type,region=None,framework=None)

# Retrieve the training script
train_source_uri = script_uris.retrieve(model_id=model_id, model_version=model_version, script_scope="training")

# Retrieve the pretrained model tarball for transfer learning
train_model_uri = model_uris.retrieve(model_id=model_id, model_version=model_version, model_scope="training")

# Retrieve the default hyperparameters for fine-tuning the model
hyperparameters = hyperparameters.retrieve_default(model_id=model_id, model_version=model_version)

# [Optional] Override default hyperparameters with custom values
hyperparameters["epochs"] = "5"

# Sample training data is available in this bucket
training_data_bucket = f"jumpstart-cache-prod-{aws_region}"
training_data_prefix = "training-datasets/SST2/"

training_dataset_s3_path = f"s3://{training_data_bucket}/{training_data_prefix}"

output_bucket = sess.default_bucket()
output_prefix = "jumpstart-example-tc-training"
s3_output_location = f"s3://{output_bucket}/{output_prefix}/output"

# Create an Estimator instance
tf_tc_estimator = Estimator(
    role=aws_role,
    image_uri=train_image_uri,
    source_dir=train_source_uri,
    model_uri=train_model_uri,
    entry_point="transfer_learning.py",
    instance_count=1,
    instance_type=training_instance_type,
    max_run=360000,
    hyperparameters=hyperparameters,
    output_path=s3_output_location,
)

# Launch a training job
tf_tc_estimator.fit({"training": training_dataset_s3_path}, logs=True)
```

Para obter mais informações sobre como usar o TensorFlow algoritmo de Classificação de SageMaker Texto para transferir o aprendizado em um conjunto de dados personalizado, consulte o caderno [Introdução à JumpStart Classificação de Texto](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_classification/Amazon_JumpStart_Text_Classification.ipynb).