TensorFlow Object Detection API をしこたま教育してやるわ[GCP編]

概要

went-went-takkun135.hatenablog.com

上記の記事の続きです!
TensorFlowの物体検出ライブラリを使う環境構築は終わったと思って、しばらくいろんな画像見せて遊んでました。たまに突っ込みどころ満載の判断してくるcocoちゃんも可愛いんですけど、やっぱり自分色に染めた学習済みモデルが欲しいなと思ってしまいました。少し調べたら、今の環境じゃ足りずにまだなにやら環境構築せなあかんとのこと。罠やな。ということで、環境構築しながら書いてる忘備録です。

Google Cloud Platform

最初にGCP(Google Cloud Platform)のプロジェクトを作れと言われます。初心者プログラマなので当然GCPのアカウントなんぞ持っておりません。ということで登録から

GCPのアカウント登録

book.mynavi.jp

この記事で丁寧に解説してあったので詳しいやり方は割愛します。Google Playでクレジットカード登録してたらめっちゃ楽に作れてしまった。

GCP SDKのインストー

今回初めてSDKがなんの略か調べました。その名も
Software Development Kit
なるほどでしたね。さて、インストールですが、下記ページの対話型でやりたいと思います。なぜなら、一番簡単そうだから!macならざっくり言うと、

Installing Cloud SDK  |  Cloud SDK Documentation  |  Google Cloud Platform

  • コードをダウンロードして手動でインストー
    • 自分の好きなバージョンを選べる
  • shell上で対話型インストー
    • 自分の好きなバージョンは選べない

の2パターンだと思います。

curl https://sdk.cloud.google.com | bash (or zsh)

ってシェル上で打ち込めばインストールがスタートします。そのまま全部yを押しました。
なんかかっこいいインストール画面が全て終わってしまうと、次はシェルを再起動しましょう。

exec -l $SHELL

最後に

gcloud init

ってコマンドを打つと、

  1. 自分のGoogle アカウントの選択
  2. 自分のプロジェクトの選択(数字押せばおっけー)

    [1] (既存のプロジェクト名)
    [2] new project

  3. Google compute engineを利用するか(Y/n) 当然Y

  4. コンピュータの選択→asia-northeast1にした(確か東京)

で初期設定完了です!!

GCPAPIを有効化

https://console.cloud.google.com/flows/enableapi?apiid=ml.googleapis.com,compute_component&_ga=1.73374291.1570145678.1496689256

ここでちょいちょいっと指示に従えば有効化できます!

Google Cloud Storage (GCS) bucket の作成

https://cloud.google.com/storage/docs/creating-buckets

今度はこのサイトの指示に従ってbucketを作成しましょう。割と適当に名前とかつけました。

これにてGCP周りの環境構築は完了です!次はデータセット取ってきて何やらかんやら!