求人生成しない/ exportディレクトリ

Question

私は以前の仕事を生成したモデルを展開するthe guideを以下のよ：

$ gcloud ml-engine jobs submit training testX 
    --job-dir="gs://testxxx/run1" 
    --package-path=trainer 
    --module-name=trainer.task 
    --region us-central1 
    --runtime-version=1.0 

私は出力パスの内容を見ると、私は「輸出」を参照してくださいしないでくださいdir、これだけ：

$ gsutil ls -r $OUTPUT_PATH 
gs://testxxx/run1/: 
gs://testxxx/run1/ 
gs://testxxx/run1/packages/: 
gs://testxxx/run1/packages/fcd2eee0ae2b155ccb3b644c26cf75d6cf81b2dd068122690c9a4baf8ff8e8f5/: 
gs://testxxx/run1/packages/fcd2eee0ae2b155ccb3b644c26cf75d6cf81b2dd068122690c9a4baf8ff8e8f5/trainer-0.1.tar.gz 

私はステップを忘れていますか？

Answer 1

送信したコードはモデルをエクスポートする責任があります。例はthis postです。 SavedModel docsを参照してください。

モデルの入力と出力はもちろん、お使いのモデルに固有の、便宜上（少し修正）になり、ここでそのポストからのコードがあります：

### BUILD THE PREDICTION GRAPH 
in_image = tf.placeholder(tf.uint8, shape=(None,)) 
out_classes = build_prediction_graph(in_image) 

### DEFINE SAVED MODEL SIGNATURE 
inputs = {'image_bytes': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(in_image)} 
outputs = {'prediction': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(out_classes)} 
signature = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
    inputs=inputs, 
    outputs=outputs, 
    method_name='tensorflow/serving/predict' 
) 

### SAVE OUT THE MODEL 
b = saved_model_builder.SavedModelBuilder('new_export_dir') 
b.add_meta_graph_and_variables(sess, 
           [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], 
           signature_def_map={'serving_default': signature}) 
b.save()