我在ML engine上有一个模型，它没有启用日志记录。我想用onlinePredictionLogging=True创建一个相同的酸洗模型的新版本。如果我尝试创建一个新版本，我不能更改包含onlinePredictio
浏览 3提问于2018-08-21得票数 0
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我完成了我的第一个Tensorflow应用程序，它工作了。现在，我该如何让别人使用它呢？Google ML文档从来没有提到这一点...它只解释了如何使用gloud获得预测，如下所示：但是如何在其他人的Java或Go程序中做到这一点呢？更糟糕的是，我的输入将包含一个带有
浏览 12提问于2018-02-09得票数 2
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我正试图在Google平台上部署我的自定义预测器。我已经用--enable-logging标志成功地创建了模型的一个版本，以前我已经在本地测试过代码，并且它正在正常工作。但是，当我试图请求在线预测时，这将返回以下错误：Stackdriver不显示任何日志。运行预测命令时，如何在
浏览 0提问于2019-12-03得票数 1
我在本地机器上开发了一个基于Tensorflow的机器学习模型。我想把它部署在Google Cloud Platform (Cloud ML Engine)中进行预测。该模型从Google Bigquery读取输入数据，输出预测只能用Google Bigquery编写。在运行模型预测之前，必须运行一些数据准备脚本。我已经将Google</
浏览 24提问于2019-02-28得票数 2
我刚刚在ML Engine上创建了一个模型：我进入GUI并创建了一个版本。我正在使用这个模型进行预测，但是我在GUI中的哪里可以找到在线预测的日志呢？
谢谢!
浏览 0提问于2018-08-21得票数 0
谷歌今天宣布了一个新的机器学习环境的测试版。有人能告诉我谷歌CloudML的最新进展吗？文档似乎在一夜之间发生了变化。我猜这些命令现在在解析今天发布的笔记时遇到问题：
我还应该注意什么呢？
浏览 2提问于2017-03-09得票数 2
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我的目标是在google引擎上做出预测。我收到消息:错误：
DEBUG: (gcloud.ml-<
浏览 5提问于2018-02-16得票数 12
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gcloud ai-platform predict支持使用--signature-name参数在SavedModel：https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/ai-platform/predict中指定签名 用于在线预测的python SDK和REST API没有：https://cloud.google.com/ml
浏览 15提问于2019-08-28得票数 2
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实际上，我们正在创建一个能够将AI用例投入生产的平台。TFX是第一选择，但是如果我们想要使用非基于tensorflow的库，比如scikit、learn等，并且想要包含一个python脚本来创建模型，那该怎么办呢？这样的模型的输出将由tensorflow服务器提供。如何确保能够在一个系统设计中同时运行基于tensorflow的模型和基于非tensorflow的库和模型。请提个建议。
浏览 2提问于2019-11-25得票数 1
我目前已经安装了Google Cloud ML Engine来训练在Keras中创建的模型。在使用Keras时，ML引擎似乎不会自动将日志保存到存储桶中。我在ML引擎作业页面中看到了日志，但它们没有显示在我的存储桶中，因此我无法在训练时运行tensorboard。您可以看到作业已成功完成并生成了日志：
但是，我的存储桶中没
浏览 8提问于2017-07-14得票数 3
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当使用以下命令创建ML引擎模型的新版本时
gcloud ml-engine versions create 'v1' --model=model_name --origin=gs://path_to_model: version.deployment_uri Error: Read permissions are required for Cloud ML service account <em
浏览 1提问于2018-03-01得票数 11
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我正在尝试使用google cloud中的tensorflow库来训练一个机器学习模型。在创建存储桶之后，我可以在云中训练模型。当我尝试使用现有模型进行预测时，我面临着这个问题。云上的tensorflow版本是1.8，我的系统上的tensorflow版本也是1.8
我尝试通过以下输入进行预测："gcloud ml-<e
浏览 0提问于2018-06-12得票数 1
我们正在试图弄清楚如何在GCP中托管和运行许多现有的scikit-learn和R模型(按原样)。似乎ML引擎是Tensorflow的专用引擎。如果数据集太大而无法放入datalab，我如何在Google云平台上训练scikit-learn模型并管理我的模型？我仍然可以使用ML Engine吗?或者大多数人是否采取了不同的方法？作为更新，我能够通过将其作为训练作业提交给ML引擎来获得
浏览 1提问于2017-04-21得票数 2
我使用TF Hub重新训练了用于图像分类的模型。现在我想在云中为它提供服务。为此，我需要一个SavedModel。来自TF集线器的脚本在训练完成后使用tf.saved_model.simple_save生成SavedModel。让我困惑的是，我从该方法获得的SavedModel文件夹中的.pb文件比训练后保存的最终.pb要小得多。simple_save现在也被弃用了，我试着在按照这个完成训练后获得我的SavedModel。
但是我的v
浏览 0提问于2019-03-01得票数 2
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我正在尝试使用Google Cloud ML托管一个Tensorflow模型并获得预测结果。我有一个预先训练的模型，我已经上传到云上，我已经在我的cloud ML控制台中创建了一个模型和版本。我按照的说明为请求在线预测准备了数据。对于Python方法和glcoud方法，我都得到了相同的错误。我
浏览 6提问于2017-03-13得票数 4
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我正在尝试按照这里的教程()将一个模型部署到cloud-ml引擎，但是当我使用以下命令运行在线预测时： $INPUT_FILE --framework $FRAMEWORKERROR: (gcloud.ml-engine.local.predict) RuntimeErr
浏览 0提问于2019-01-29得票数 2
我使用这个例子创建了一个检查点：现在，我可以把模型上传到。但不幸的是，我无法对模型做正确的预测请求。每次我尝试一个预测，我都会得到同样的错误：gclo
浏览 3提问于2017-07-28得票数 0
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在向GCP ML引擎提交批处理预测作业时，我遇到了一个令人沮丧的错误。，并通过“gcloud ml-engine”调用进行了部署。我也可以通过'gcloud ml-engine prediction‘成功地提交在线预测。
我按照的指示准备了批量预测作业。它建议在存储桶的ACL中包含cloud-logs@google.com组和所有者角色
浏览 2提问于2017-07-24得票数 0
我正在使用谷歌云机器学习来获得对图像的预测。我已经用我的训练数据在cloud-ml中创建了一个模型和一个版本，但是当我尝试使用gcloud beta ml predict进行预测时，cloud-ml有时会给我正确的结果，而在其他一些时候，使用相同的命令和相同的文件，我会遇到服务器错误502，正如您看到的。我看到
浏览 0提问于2016-12-20得票数 1
我已经训练了一个CNN模型来预测0/1的值，并使用google ml-engine local for来测试它。我的测试文件包含两行："some text"对于预测
浏览 0提问于2018-03-01得票数 1
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