这在我的本地部署中很好,但在云部署上却不起作用。
with open(file_path, "wb+") as fp:
for chunk in file:
fp.write(chunk)
result = upload.delay(name, file_path)
在另一个文件中:
@shared_task
def upload(name, file_path):
path = Path(path_tmp)
if os.path.isfile(path):
do something
错误是
非路径/mediafile
我试图将TensorFlow模型部署到GCP的云机器学习引擎中进行预测,但我得到了以下错误:
$> gcloud ml-engine versions create v1 --model $MODEL_NAME --origin $MODEL_BINARIES --runtime-version 1.9
Creating version (this might take a few minutes)......failed.
ERROR: (gcloud.ml-engine.versions.create) Bad model detected with error: "Fa
我已经在谷歌云平台的自然语言产品AutoML Text & Document Classification上成功地训练、部署和评估了一个模型。当我看到所有部署的模型时,没有导出模型的选项,只有删除选项可用。除了导出数据,有没有一种方法可以导出自动模型,以便我可以在本地或任何其他机器上运行该模型? 在auto ml vision产品中有解释导出模型的视频,但我不能与自然语言模型画出太多相似之处。谢谢