google-cloud-ml

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我試圖導出我的本地張量流模型以在Google Cloud ML上使用它並對其運行預測。我正在關注tensorflow serving example with mnist data。他們處理和使用他們的輸入/輸出向量的方式有很多不同之處，而這並不是您在在線典型示例中找到的。我不能確定如何設置我的簽名的參數： model_exporter.init( sess.graph.as_graph

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自遷移到V2後，Stackdriver日誌不可用於Cloud ML作業

由於從Cloud ML作業遷移到V2日誌無法在Stackdriver日誌記錄控制檯上訪問。最後顯示的日誌 Waiting for Tensorflow to start. 作業被執行並圓滿完成，我只是不能在日誌中所有的Stackdriver API都爲項目啓用訪問輸出。

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Tensorflow/Cloud Datalab：使用無效保存路徑調用還原

我正在使用Cloud Datalab筆記本在Cloud Cloud Cloud中訓練模型。我想用本地評估模型。 %mlalpha train package_uris: $package_path_local python_module: trainer.task args: eval_data_paths : ...# local or gs:// 我所有的情況下（本地或遠

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Android應用程序TensorFlow Google雲ML

我正在學習如何在Android應用程序上使用TensorFlow和Google Cloud ML。我已經找到這個post. 據我所知，從這篇文章以及我已經在google上發現的東西，我總是必須首先部署一個訓練好的模型（即Tensorflow圖？）？無法使用Google Cloud ML發送數據值並在此Cloud中訓練TensorFlow模型？所以唯一的方法是：部署模型，將數據值發送到谷歌雲並

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Google Cloud ML Tensorflow Version

docs for setting up Google Cloud ML建議安裝Tensorflow版本r0.11。我觀察到r0.12新提供的TensorFlow函數在Cloud ML上運行時會引發異常。 Cloud ML是否支持r0.12？在r0.11和r0.12之間切換是可選還是必選的？

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Cloud ML中的訓練和預測版本不一致

它看起來Cloud ML已經遷移到TensorFlow 0.12.0。（我從導出的模型文件中確認了它，我需要使用0.12.0導入在Cloud ML上生成的模型）。但是我懷疑Cloud ML的預測功能仍然在先前版本上運行，因爲它返回503在線預測服務不可用）當我使用最近在Cloud ML上生成的導出模型時。 Google的某人可以證實這種情況嗎？

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如何從運行谷歌雲ml培訓實例收集性能指標？

我正在谷歌雲ml培訓上運行一個模型，它需要花費大約10個小時的時間對機器的形狀進行一些天真的猜測。我想優化一下以減少運行時間和總體成本。確定我是否有效使用資源的最佳方法是什麼？我喜歡cpu測量，內存壓力和GPU使用（只要可用）。我懷疑我需要1）記錄這些或2）安裝一個監視代理程序，如堆棧驅動程序，並假設像nvidia-smi這樣的東西是可定位的，但我很好奇，如果有人嘗試過。

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雲ML Python SDK文檔

谷歌雲文檔在幾個地方引用了Python SDK文檔。 Ex。 feature_type：創建所需特徵對象類型的方法，如鍵，目標或文本。有關所有支持的功能類型的說明，請參閱Cloud ML Python SDK。 https://cloud.google.com/ml/docs/concepts/preprocessing-overview 對於我而言，我無法在任何地方找到此SDK文檔？它目前是否

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示例代碼包含錯誤再訓練使用Google Cloud ML服務和雲端Shell進行啓動

在雲端Shell中運行示例代碼Google的@SlavenBilac posted以使用Google Cloud Machine Learning和Cloud Dataflow對圖像進行培訓和分類時發生錯誤。代碼卡住卡在global_step /秒：0 INFO 2017-02-16 06:28:36 -0600 master-replica-0 Start master session

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上GC ML部署TF 1.0與GPU的隊列永遠

我使用以下參數林： scale_tier = CUSTOM master_type = standard_gpu worker_count = 0 ps_count = 0 runtime_version = 1.0 日誌顯示消息Job <job_name> is queued.沒有打印我通常會看到的下一條日誌消息（Waiting for job to be provisioned.）。我的工作一