googleクラウドプラットフォームでtensorflowを使用する際に質問があります。GoogleクラウドのTensorflow Keras API
GoogleクラウドのテンソルフローがKeras（keras.io）をサポートしていないと聞きました。しかし、TensorflowにKerasにアクセスするための独自のAPI（https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/keras）があることがわかりました。
これは、Tensorflowパッケージと一緒に出てくるので、私は上記のAPIをGoogleクラウド内で使用できますか？どんなアイデアですか？
私はこのAPIに、anacondaマシンにインストールされたテンソルフローからアクセスできます。
オプション1＃パッケージパスオプションを試してください。 ドキュメントごとに... -package-path = PACKAGE_PATH "ビルドするPythonパッケージへのパス。これは、ジョブのPythonソースを含むディレクトリを指す必要があります。" ケーラの相対パスを指定してくださいメインスクリプト。ここ
詳細： https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/beta/ml-engine/local/train
オプション2＃あなたは、セットアップの呼び出しパス引数install_requires = [ 'keras']
Googleクラウド内のあなたのsetup.pyファイル内のsetup.pyファイル を持っている場合Machine Learning EngineはKeras（keras.io）をサポートしていますが、トレーニングジョブを開始するときに依存関係としてリストする必要があります。具体的な手順については、this SO postを参照するか、またはこれより長めの説明文blog pageを参照してください。 Google Cloud Machine Learningでモデルを配信する場合やTensorFlow Servingを使用する場合は、モデルをエクスポートする方法についてthis SO postをご覧ください。
つまり、--runtime-version=1.2フラグを使用している限り、tf.contrib.kerasを使用することもできます。 contribのパッケージは実験的なものであり、バージョン間でAPIの変更が急遽導入される可能性があることにご留意ください。
私が見たgitの例を見てみましょう。 Keras Cloud ML Example