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我正在研究如何在安卓应用程序上结合使用TensorFlow和Google Cloud ML。我已经从这篇文章中找到了这个，而且我在谷歌上已经找到了什么，我总是必须部署一个经过训练的模型(即Tensorflow Graph?)第一?没有办法使用Google Cloud ML在这个云中发送数据值和训练TensorFlow模型吗？
因此，唯一的方法是:
浏览 1提问于2016-12-17得票数 0
我有一个模型，我正试图在我的本地机器上训练它，但它需要比我计算机上的RAM更多的RAM。如何导出这些内容，以便在Google Cloud ML上进行培训？
浏览 12提问于2018-01-31得票数 1
如何使用tensorflow 2在google cloud (ai-platform)上训练模型？我看到唯一可用的运行时版本是1.14 https://cloud.google.com/ml-engine/docs/runtime-version-list gcloud ai-platform jobs
浏览 23提问于2019-12-06得票数 0
我想利用这个机会使用tensorflow进行一些项目。但与AWS不同的是，我无法在web上找到有关如何配置google计算引擎的太多信息。有没有人能给我推荐或者指出对我有帮助的资源？我已经查看了google cloud文档，虽然它们很清楚，但它们确实没有给出任何关于使用哪种GPU的建议，或者在我试图创建VM实例时，我看不到任何GPU实例。我想在AWS g2.2xlarge实例行上使用一些东西。
浏览 1提问于2016-12-01得票数 1
我正在使用Google Cloud ML Engine与tensorflow.contrib.learn.Experiment一起训练模型。默认情况下，tensorflow似乎让主服务器运行评估。我只在训练完成后才运行evals (min_eval_frequency=0)，而且我的主人有大量的内核和内存，但没有GPU (所以eval相对于P100工人来说非常慢)。我可以在一个worker上运行eval吗？
浏览 6提问于2017-11-29得票数 0
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我试图按照描述的指示，在tensorflow中使用本地预测。会给出错误：
ERROR: (gcloud.ml-engine.local.predict) Cannot import google.cloud.ml.Please verify "python -c 'import google.cloud.ml'" works.为了获得google.cloud.
浏览 3提问于2017-03-14得票数 2
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我使用TensorFlow models对象检测通过此在云上训练模型，我想知道是否有一个选项也可以使用云ML引擎或Google cloud Function导出模型？在他们的教程中，只有一个
我有训练模型，现在我不想创建实例(或使用我的笔记本电脑)来创建导出的.pb文件以进行推理，谢谢您的帮助
浏览 4提问于2020-05-27得票数 0
我已经构建了一个语义分割Keras (tensorflow后端)模型，并试图在google cloud ml引擎上对其进行训练。我有大约200,000 (256x256)个图像可以在小批量(10)上训练大约100个时期。当我只使用complex_model_m_gpu类型的主设备时，1个纪元几乎要花25个小时。我不确定Keras模型如何适应多GPU训练设备(例如，complex_model_m_gp
浏览 11提问于2018-07-18得票数 2
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?作为更新，我能够通过将其作为训练作业提交给ML引擎来获得训练scikit-learn模型运行的python脚本，但是还没有找到托管酸洗模型或将其用于预测的方法。
浏览 1提问于2017-04-21得票数 2
我正在尝试在Google Cloud中运行Tensorflow对象分类器。问题是，在用于训练的命令中，要求提供cloud.yaml文件的本地路径。摘自Google Cloud Documentation instruccions的代码如下：gcloud ml-engine jobs
浏览 3提问于2017-12-15得票数 0
我试图运行一个ML引擎训练作业，从云数据存储读取数据，但得到了一个权限错误： line 434, in _end_unary_response_blocking raise _Rendezvous(stateof the following exception: Traceback (most recent call last): File "/usr/lib/python3.5/runpy.py", 我在本地运行了相同的脚本我搜索了如何向Cloud M
浏览 6提问于2019-03-15得票数 1
我可以导入tensorflow并在Cloud Datalab中运行模型，但我如何配置它以使用GPU？这里的文档只讨论机器，我不确定如何通过Datalab：进行配置datalab create --machine-type standard_gpu mlCreating the instance ml-
浏览 2提问于2017-03-10得票数 5
看起来云ML已经迁移到TensorFlow 0.12.0了。(我从导出的模型文件中确认了它。我需要使用0.12.0来导入在Cloud ML上生成的模型。)但我怀疑Cloud ML的预测功能仍然运行在以前的版本上，因为当我使用我最近在Cloud ML上生成的导出模型时，它会返回503(在线预测服务不可用)。
谷歌的人能证实这是真的吗？
浏览 2提问于2016-12-25得票数 1
我正在尝试通过conda安装TensorFlow，我注意到它还想安装其他几个包： google-auth pkgs/main/noarch::google-auth-1.21.0-py_0
google-auth-oauth~ pkgs/main/noarch::google-auth-oauthlib-0.4.1-py_2 这似乎有点奇怪--为什么TensorFlow需要google-auth
浏览 12提问于2020-09-04得票数 0
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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。代码和数据可以在以下Github目录中找到。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</em
浏览 0提问于2018-06-12得票数 1
我正在尝试用这个命令在Google Cloud ML引擎上训练一个模型。在我训练模型的时候，我用Anaconda.But安装了tensorflow，出现了这个错误：我还在s
浏览 5提问于2018-05-16得票数 2
我正在尝试在Google Cloud ml-engine上使用Tensorflow训练一个模型。tensorflow似乎无法访问云计算机器上的libcupti文件，因为LD_LIBRARY_PATH没有指向正确的目录，如下面的日志条目所暗示的： message:LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda/lib64"
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浏览 0提问于2017-04-02得票数 1
我们已经在Google Cloud AutoML (一个我们很喜欢的工具)中训练了一个模型，并成功地将其导出到GCS，然后使用以下命令在BigQuery中创建了模型： create or replacemodel my_dataset.my_bq_ml_model model_path='my gcs path to exportedtensorflow
浏览 15提问于2020-03-23得票数 1
出于调试目的，我尝试通过运行命令gcloud ml-engine local predict --model-dir=fasttext_cloud/ --json-instances=debug_instance.json在本地运行Google Cloud ML引擎。然而，我得到了一个错误：ERROR: (gcloud.ml-engine.local.predict) Cannot import Tensorflow.这很奇怪，因为T
浏览 5提问于2017-08-22得票数 0
目前，我在笔记本电脑上对一些数据进行预处理，然后将其传递给ML引擎进行培训。是否可以将自定义的预处理功能应用于我的数据，然后在ML引擎中进行训练？因此，与这些步骤不同的是：
( a)应用我指定的函数对我的数据进行预处理
这
浏览 4提问于2018-09-24得票数 0
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