在gcloud ai-platform中为批量预测向Keras模型输入添加'instance key',可以通过以下步骤实现:
- 首先,确保已经安装并配置了Google Cloud SDK,并且已经登录到您的Google Cloud账号。
- 在本地创建一个包含要预测的数据的CSV文件。每一行代表一个实例,每一列代表实例的特征。确保CSV文件中包含一个名为'instance key'的列,用于唯一标识每个实例。
- 将CSV文件上传到Google Cloud Storage(GCS)中的一个存储桶。您可以使用以下命令将文件上传到GCS:
- 将CSV文件上传到Google Cloud Storage(GCS)中的一个存储桶。您可以使用以下命令将文件上传到GCS:
- 其中,[LOCAL_FILE_PATH]是本地CSV文件的路径,[BUCKET_NAME]是您的GCS存储桶名称,[FILE_NAME]是要保存在GCS中的文件名。
- 创建一个JSON格式的请求文件,用于指定批量预测的参数和输入数据。示例请求文件如下:
- 创建一个JSON格式的请求文件,用于指定批量预测的参数和输入数据。示例请求文件如下:
- 您可以根据实际情况修改"instances"数组中的实例特征和"instance_key"的值。
- 使用gcloud命令进行批量预测,并将请求文件作为输入。运行以下命令:
- 使用gcloud命令进行批量预测,并将请求文件作为输入。运行以下命令:
- 其中,[MODEL_NAME]是您的AI Platform模型的名称,[VERSION_NAME]是模型的版本名称,[REQUEST_FILE_PATH]是请求文件的路径。
以上步骤将在gcloud ai-platform中为批量预测向Keras模型输入添加'instance key'。请注意,这只是一个基本示例,您可以根据实际需求进行调整和扩展。