google-cloud-ml

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我正在使用谷歌云ml分布式样本来训练计算机集群上的模型。输入和输出（即rfrecords，检查点，tfevents）都在gs：//（谷歌存储）与分布式示例类似，我使用最后调用的评估步骤，结果写为一个总结，以便使用参数hypertuning /在Cloud ML中，或者使用我自己的一堆工具。但是，为了检索性能标准的统计信息，我正在运行几个评估步骤，因为我不想限制为单个值。我想获得有关性能间隔的信

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模型目录应包含'export.meta'文件

在选择存储桶和文件夹后为模型创建新版本期间，我从云控制台收到此错误。 { "error": { "code": 400, "message": "Field: version.deployment_uri Error: The model directory gs://ml-codelab/v1-output/ is expected to contain the '

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Google Cloud ML上的Keras似乎不使用GPU？是否有可能使其工作？

我试着在云端ml（google云平台）上运行带有tensorflow后端的Keras。我发现keras似乎没有使用GPU。在我的CPU上运行一个时期的性能是190秒，等于我在转储的日志中看到的情况。有没有一种方法可以确定代码是运行在GPU或GPU中的keras？有没有人用Tensor流后端运行时试图在Cloud ML上使用Keras？

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错误上由单个ImageFeatureColumn的feature_set调用ml.Preprocess当

我收到以下错误，当我打电话ml.Preprocess上包含单个特征的feature_set是一个ml.features.ImageFeatureColumn： AttributeError: 'list' object has no attribute 'producer' 我相信这是一个bug，和它发生如下： ml.Preprocess.apply电话AnalyzeData.apply 在goo

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如何预测谷歌机器学习中的图像

我正在使用Google云机器学习。我想识别不同的图像。现在我已经用不同类型的图像（使用tensorflow的初始模型）训练了我的模型，并且我在Google机器学习中创建了一个带有结果的版本。如何获得关于新图像的预测？你有什么想法来帮助我吗？非常感谢！

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如何在Google机器学习中将jpeg图像转换为json文件

我正在研究Google云ML，并且我想要获得关于jpeg图像的预测。要做到这一点，我想用： gcloud测试毫升预测--instances = INSTANCES --model = MODEL [--version = VERSION] （https://cloud.google.com/ml/reference/commandline/predict）实例是路径到所有关于图像的信息的json

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Cloud ML培训作业找不到匹配的文件

我的培训作业失败，错误提示： NotFoundError：不成功TensorSliceReader构造函数：无法找到任何与gs：//my_file_name/train/model.ckpt-2- ????? - 00001 [[Node：save/RestoreV2_29 = RestoreV2 [dtypes = [DT_FLOAT]，_device =“/ job：localhost/rep

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设置谷歌云外壳云环境ML

我想为我的谷歌云项目设置谷歌云外壳环境，使用云ML。我下面的设置页面上的说明： Getting Setup | Google Cloud Machine Learning 我在cloud shell执行此命令：卷曲 https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/cloudml-samples/master/tools/setup_c

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在没有gcloud的情况下使用CloudML预测API

在生产服务中使用CloudML预测API的最佳方式是什么？我看到： https://cloud.google.com/ml/docs/quickstarts/prediction 但是它依赖于gcloud工具我寻找到解决方案不依赖于具有gcloud安装并发出请求初始化的机器上。拥有可用于GCP，AWS和其他云计算的解决方案将非常好。感谢

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Google cloudml总是给我带来相同结果

我正在学习机器，我想使用Google Cloud ml服务。此刻，我用Tensorflow的retrain.py代码（https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py#L103）训练了我的模型，并将结果导出到cloudml（export和expo