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了解如何使用 TensorFlow 和 Azure 机器学习 Visual Studio Code 扩展训练图像分类模型来识别手写数字。

关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。

一、环境准备

• Azure 订阅。 如果没有订阅，注册之后即可试用 Azure 机器学习免费版或付费版。 如果使用的是免费订阅，则仅支持 CPU 群集。

• 安装 Visual Studio Code，一种轻量型跨平台代码编辑器。

• Azure 机器学习工作室 Visual Studio Code 扩展。 有关安装说明，请参阅 Azure 机器学习 Visual Studio Code 扩展指南

• CLI (v2)。 有关安装说明，请参阅安装、设置和使用 CLI (v2)

• 克隆社区主导的存储库

      git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git
  

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二、了解代码

本教程的代码使用 TensorFlow 来训练可以对手写数字 0-9 进行分类的图像分类机器学习模型。 它通过创建一个神经网络来实现此目的。该神经网络将“28 像素 x 28 像素”图像的像素值作为输入，输出一个包含 10 个概率的列表，一个概率对应于要分类的一个数字。 下面是数据的外观示例。

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三、创建工作区

若要在 Azure 机器学习中生成应用程序，第一件必须做的事是创建工作区。 工作区包含用于训练模型的资源以及已训练的模型本身。 有关详细信息，请参阅什么是工作区。

1. 在 Visual Studio Code 中，从社区主导的存储库打开 azureml-examples/cli/jobs/single-step/tensorflow/mnist 目录。

2. 在 Visual Studio Code 活动栏上选择 Azure 图标，打开“Azure 机器学习”视图。

3. 在“Azure 机器学习”视图中，右键单击你的订阅节点，然后选择“创建工作区”。
   

4. 此时会显示规范文件。 用以下选项配置规范文件。

    $schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/workspace.schema.jsonname: TeamWorkspacelocation: WestUS2display_name: team-ml-workspacedescription: A workspace for training machine learning modelstags:purpose: trainingteam: ml-team

规格文件将在 WestUS2 区域中创建名为 TeamWorkspace 的工作区。 规格文件中定义的其余选项为工作区提供友好的命名、说明和标记。

5. 右键单击规范文件，然后选择“AzureML: 执行 YAML”。 创建资源时将使用 YAML 规范文件中定义的配置选项，并使用 CLI (v2) 提交一个作业。 此时，系统会向 Azure 发出请求，以便在你的帐户中创建新的工作区和相关资源。 几分钟后，新工作区会显示在订阅节点中。

6. 将 TeamWorkspace 设置为默认工作区。 这样会默认将你创建的资源和作业放入该工作区。 在 Visual Studio Code 状态栏上选择“设置 Azure 机器学习工作区”按钮，然后按照提示将 TeamWorkspace 设置为默认工作区。

有关工作区的详细信息，请参阅如何在 VS Code 中管理资源。

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四、创建用于训练的 GPU 群集

计算目标是在其中运行训练作业的计算资源或环境。 有关详细信息，请参阅 Azure 机器学习计算目标文档。

1. 在“Azure 机器学习”视图中，展开你的工作区节点。

2. 右键单击工作区的“计算”节点内的“计算群集”节点，然后选择“创建计算”

3. 此时会显示规范文件。 用以下选项配置规范文件。

   $schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/compute.schema.jsonname: gpu-clustertype: amlcomputesize: Standard_NC12min_instances: 0max_instances: 3idle_time_before_scale_down: 120

规格文件将创建名为 `gpu-cluster` 的 GPU 群集，其中最多包含 3 个 Standard\_NC12 VM 节点，在处于非活动状态 120 秒后，该群集将自动纵向缩减为 0 个节点。有关 VM 大小的详细信息，请参阅 [Azure 中的 Linux 虚拟机大小](https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/virtual-machines/sizes?view=azureml-api-2)。

4. 右键单击规范文件，然后选择“AzureML: 执行 YAML”。

几分钟后，新计算目标会出现在工作区的“计算”>“计算群集”节点中。

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五、定型模型

在训练过程中训练 TensorFlow 模型的方式是这样的：针对要分类的每个相应的数字，处理在该模型中嵌入的训练数据和学习模式。

与工作区和计算目标一样，训练作业是使用资源模板定义的。 对于本示例，规格文件在 job.yml 文件中定义，如下所示：

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/commandJob.schema.json
code: src
command: >
python train.py
environment: azureml:AzureML-tensorflow-2.4-ubuntu18.04-py37-cuda11-gpu:48
compute: azureml:gpu-cluster
experiment_name: tensorflow-mnist-example
description: Train a basic neural network with TensorFlow on the MNIST dataset.

此规格文件将名为 tensorflow-mnist-example 的、用于运行 train.py Python 脚本中的代码的训练作业提交到最近创建的 gpu-cluster 计算机目标。 使用的环境是 Azure 机器学习提供的特选环境之一，其中包含 TensorFlow 以及运行训练脚本所需的其他软件依赖项。 有关特选环境的详细信息，请参阅 Azure 机器学习特选环境。

若要提交训练作业，请执行以下操作：

1. 打开“job.yml”文件。
2. 在文本编辑器中右键单击该文件，然后选择“AzureML: 执行 YAML”。

此时系统会向 Azure 发送请求，以便在工作区中所选的计算目标上运行试验。 此过程需要几分钟。 运行训练作业的时间长度受多种因素（如计算类型和训练数据大小）的影响。 若要跟踪试验进度，请右键单击当前的运行节点，然后选择“在 Azure 门户中查看作业”。

出现请求打开外部网站的对话框时，请选择“打开”。

训练完模型后，运行节点旁边的状态标签会更新为“已完成”。

关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。