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セグメンテーションフォールト：11 TensorFlowスクリプトをPython 3からPython 2にバックポートした後

Python 3のTensorFlow 1.4モデルを作成した後、現在Google Cloud ML EngineはPython 2.7のみをサポートしています。私のPython 3コードを最初にバックポーティングするだけで、シンプルに思えました。一部のスクリプトは、シバン#!/usr/bin/env python3を#!/usr/bin/env pythonに置き換えても、期待どおりに動作しま

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keras.preprocessingを使用してGoogle Cloud Storageから画像を読み込む方法

私は、ローカルまたはクラウドで訓練できる機械学習コードを書いています。私はkeras.preprocessingを使ってイメージをロードしています。フードの下にはPILが使われています。ローカルファイルは正常に動作しますが、「gs：// ...」などのGoogle Cloud Storageのパスは理解できません。 from keras.preprocessing import image ima

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予測のためにGoogle Cloud MLでデバイスを拡大縮小できますか？

Google Cloud ML予測は複数の端末で実行されるのですか、1つの端末で実行されますか？私のGoogle MLの導入は約7秒で実行されていますが、4コアマシンでFlaskサーバーを使用してローカルでモデルを実行すると約1.8-2.1秒かかります。 Google Cloud MLで使用しているデバイスやリソースの数を増やす方法はありますか？

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クラウドML：同じデータで学習時間を変える

私は訓練の仕事にGoogle Cloud MLを使用しています。私は、同じデータに対して訓練の仕事が完了するまでに要する時間の変化を観察するという独特な行動を観察します。私は、クラウドMLコンソールのCPUとメモリ使用率を分析し、両方のケースで非常に似た利用率を見ました（7分と14分）。サービスが完了するための一貫性のない時間を取る理由は誰に教えてもらえますか？私は両方のケースで同じパラメータ

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Tensorflowトレーニングを前提にする最も簡単な方法は？

家庭内ネットワークに分散されたテンソルフローモデル（Estimator APIを使用）を訓練する最も簡単な方法は何ですか？ ml-engineのようには見えませんlocal trainはIPを指定できます。

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実行export_inference_graph.pyは、クラウド上の訓練の後、私は次のリンク使用して推論グラフをエクスポートしようとした、

ので、属性のエラーがスローされます。 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/exporting_models.md 私が使用したコードをした： python export_inference_graph.py \--input_type image_tensor \--pip

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Googleクラウドマシンラーニングエンジンで実行しているときにkeras flow_from_directoryを使用しています

Googleクラウドマシン学習エンジンでケラスモデルをトレーニングしたいと思います。私は現在、画像の拡大とローカルディレクトリから画像を取得しています。 train_datagen = ImageDataGenerator( preprocessing_function=preprocess_input, rotation_range=30, width_shif

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googleクラウドmlでモデルトレーニングを実行中にエラーが発生しました

クラウドでモデルトレーニングを実行します。私は花のデータセットに基づいてモデルを訓練するためのサンプルコードを実行するthis linkに従っています。チュートリアルでは、4つの段階で構成されています予測ためのモデルを展開し、使用してクラウドクラウド実行モデルトレーニングの訓練や評価データを前処理、あなたのクラウドストレージバケットを設定ステップ1と2は完了できましたが、ステップ3ではジョ