google-cloud-datalab

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    我嘗試了兩種方法將谷歌BigQuery中的大表(大約50,000,000行18GB)導入到Google Datalab的數據框中,以便執行機器學習使用Tensorflow。 首先我使用(需要所有模塊均採用進口): data = bq.Query('SELECT {ABOUT_30_COLUMNS...} FROM `TABLE_NAME`').execute().result().to_dataf

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    當什麼是谷歌的雲Datalab這個奇怪的錯誤消息的原因我有一個Datalab筆記本下面的代碼: import os import glob import numpy as np import cv2 from sklearn.utils import shuffle 似乎很簡單。 但是當我運行它,它崩潰給了以下錯誤: ImportErrorTraceback (most recent

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    說我有存儲在對谷歌雲存儲GS以下URL畫面標題sunset.jpg://例如桶/ testing_data 所以對於圖像的完整URL爲: gs://example-bucket/testing_data/sunset.jpg 如果然後我做類似的事情: image = cv2.imread('gs://example-bucket/testing_data/sunset.jpg') 但是,雖

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    說我有在谷歌雲存儲一些桶/子目錄,這個桶的地址是: gs://test-monkeys-example/training_data/cats 在這個貓子目錄我有一堆貓的圖片,所有這些都是JPG格式的。我如何在python循環通過貓子目錄並打印出其中的文件的所有名稱? 喜歡的東西: for x in directory('gs://test-monkeys-example/training_da

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    我在Google datalab筆記本中遇到自動保存失敗的問題。我在控制檯上使用端口8081上的ssh shell。我打開筆記本。做一些改變。點擊保存。工作正常。我運行代碼,做出另一個改變。點擊保存。自動保存失敗!它似乎只發生在這款筆記本上。我不確定如何診斷這一點。 有什麼想法? 問題是可重現的。 更新:我現在已經將其追溯到顯示16個掃描圖像的代碼單元,每個圖像大小爲10MB。在代碼窗口或整個da

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    我想引用datalab中現有的UDF。我有這樣的: %%bq udf --name interpolate -l js // A function do liner interpolate // @param lagValue FLOAT64 // @param leadValue FLOAT64 // @param lagReference FLOAT64 // @param lead

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    我是Google Cloud Platform的新手。我已將自己的代碼寫入Cloud Datalab,並在使用數據進行訓練後將模型保存在datalabs筆記本中。我想在本地機器上下載保存的模型並將其用於進一步預測。我在本地機器上保存了模型,並試圖用它運行預測。但是我得到一個錯誤,說「NotFittedError:無法找到訓練好的模型」。誰能告訴我如何解決這個問題?

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    我無法SSH到特定的虛擬機實例,我已檢查防火牆和端口22允許接收流量。 我用命令是datalab connect instance_name 這是錯誤: 等待Datalab可以到達在http://localhost:8081/ SSH:連接到主機xx.xxx.xxx.xxx端口22:連接超時 ERROR: (gcloud.compute.ssh)[/ usr/bin/ssh]退出,返回代碼[255

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    我想從datalab連接到bigQuery並執行更新命令。 我運行下面的代碼,API &認證: from google.cloud import bigquery # Get everything we possibly can from the service account JSON file #set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS cred = big

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    我有一個表與許多(數百)&後來將成千上萬的更新查詢,我想從數據實驗室執行。 的代碼如下: 與命令讀取表: %%sql --module std_sql_table WITH q1 as ( SELECT * FROM `speedy-emissary-167213.pgp_orielresearch.update_queries` ) select * from q1 impor