在google ml-engine中使用经过训练的keras模型

在Google ML Engine中使用经过训练的Keras模型，可以通过以下步骤进行：

1. 准备训练好的Keras模型：首先，您需要训练一个Keras模型并将其保存为.h5或.hdf5文件格式。确保模型已经经过充分的训练，并且在本地工作正常。
2. 上传模型到Google Cloud Storage：将训练好的Keras模型上传到Google Cloud Storage（GCS）中，以便在ML Engine中使用。您可以使用gsutil命令行工具或GCS的Web界面来完成上传。
3. 创建ML Engine模型：在Google Cloud Console中，创建一个ML Engine模型。指定模型的名称和描述，并将其与您在GCS上上传的模型文件关联起来。
4. 部署模型：在ML Engine中，您需要将模型部署为一个可用的预测服务。通过指定模型的名称、版本和部署的机器类型等参数，创建一个模型版本。
5. 使用模型进行预测：一旦模型部署成功，您可以使用ML Engine提供的REST API或客户端库来调用模型进行预测。您需要提供输入数据，并接收模型返回的预测结果。

需要注意的是，Google ML Engine提供了一系列的产品和服务，以支持机器学习模型的训练和部署。以下是一些相关的产品和服务：

• Google Cloud Storage（GCS）：用于存储和管理训练数据和模型文件的云存储服务。您可以使用gsutil命令行工具或GCS的Web界面来上传和下载文件。
• Google Cloud Console：提供了一个用户友好的Web界面，用于管理和监控ML Engine模型和版本的创建、部署和预测。
• Google Cloud SDK：一个命令行工具集，用于与Google Cloud Platform进行交互。您可以使用gcloud命令行工具来管理ML Engine模型和版本。
• Google Cloud ML Engine REST API：一个RESTful API，用于通过HTTP请求与ML Engine进行交互。您可以使用任何支持HTTP请求的编程语言来调用API。
• Google Cloud ML Engine客户端库：针对多种编程语言（如Python、Java、Go等）提供的客户端库，用于简化与ML Engine的交互。您可以使用这些库来调用API、上传模型、部署模型等。

总结起来，使用Google ML Engine中的经过训练的Keras模型，您需要准备好模型文件并上传到GCS，然后在ML Engine中创建模型和版本，最后使用API或客户端库进行预测。这样，您就可以在Google的云计算平台上充分利用Keras模型进行机器学习任务。