google-cloud-ml

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我实际上正在试用Google云上新的机器学习API。所有的教程都很好，机器学习API被激活，我可以训练模型并在命令行中访问作业的状态。但由于某种原因，我无法打开页面https://console.cloud.google.com/ml/来在线管理我的模型和作业。此外，我没有从https://console.cloud.google.com/home/dashboard左侧的“产品和服务”列中的机

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云机器学习预测

当我使用谷歌云机器学习（https://cloud.google.com/ml/docs/quickstarts/prediction）的预测命令，我经常收到以下错误： $ gcloud beta ml predict --model=mnist --instances=data/predict_sample.tensor.json ERROR: (gcloud.beta.ml.predict

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Pickled scipy稀疏矩阵作为输入数据？

我正致力于分类简历中的多类分类问题。我使用sklearn和它的TfIdfVectorizer来获得一个大的scipy稀疏矩阵，它在酸洗后喂入Tensorflow模型。在我的本地机器上，我加载它，将一个小批量转换为密集的numpy数组并填充一个馈送词典。一切都很好。现在我想在ML云上做同样的事情。我的泡菜保存在gs://my-bucket/path/to/pickle，但是当我运行我的教练时，无

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如何在Python中以编程方式获取Cloud ML服务帐户？

Cloud ML instructions显示如何使用shell命令获取服务帐户。我如何在Python中以编程方式执行此操作？例如在Datalab中？

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如何以编程方式将Cloud ML访问权限授予存储桶？

Cloud ML instructions显示如何使用gsutil将Cloud ML访问权授予存储桶。有没有办法在Python中以编程方式执行此操作？

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向Google Cloud提交培训作业ML

我有一段代码，我想提交给Google云端ml。我已经测试了他们的例子并得到了结果。 from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy as np

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如何处理失败的工作？

在Google Cloud ML（机器学习）中，我提交了一份工作，但由于代码中的Python错误而失败。修复错误后，我该如何重新运行这项工作？我应该提交一份新工作吗？当我完成后，如何删除作业？联机文档不完整。感谢

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在分布式张量流程中，如何从工作人员写入摘要

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？