谷歌云上的Tensorflow Keras API

我有一个在谷歌云平台上使用张量流的问题。谷歌云上的Tensorflow Keras API

我听说谷歌云tensorflow不支持Keras（keras.io）。但是，现在我可以看到Tensorflow有自己的API访问Keras（https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/keras）。

鉴于此，我可以在谷歌云中使用上述API，因为它与Tensorflow软件包一起出现吗？任何想法先生？

我能够从安装在anaconda机器上的张量流中访问这个API。

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2017-08-11 Doubt Dhanabalu

选项1＃请尝试打包路径选项。根据文档... -package-path = PACKAGE_PATH “要创建的Python包的路径，这应该指向包含作业的Python源代码的目录” 尝试并从您的文件提供keras的相对路径主要脚本。

选项2＃如果你有设置呼叫传递参数install_requires = [ 'keras']

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2017-08-11 09:05:02

谷歌云中的setup.py文件里面你setup.py文件机器学习引擎确实支持Keras（keras.io），但您在开始培训工作时必须将其列为依赖项。有关一些具体说明，请参见this SO post，或在此blog page上进行更长时间的说明。如果您想在Google Cloud Machine Learning上使用您的模型或使用TensorFlow Serving，请参阅this SO post关于导出您的模型。

也就是说，您也可以使用tf.contrib.keras，只要您使用--runtime-version=1.2标志即可。请记住contrib中的软件包是实验性的，可能会在各个版本之间引入中断API更改。

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2017-08-11 14:19:21 rhaertel80

看看这个关于git的例子，我看到最近添加了： Keras Cloud ML Example

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2017-08-14 10:03:21

谷歌云上的Tensorflow Keras API

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