google-cloud-ml

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複数ラベルの写真分類のためのtf.parse_example.features

私は、マルチラベルの写真セットにcloudml-samples/flowers /のチュートリアルコードを適用しようとしています。環境はGoogle Cloud Shellです。 "前処理"はすべての訓練と評価セットを終了しました。トレーニングタスクを開始したときにエラーが発生しました。私はtrainer.taskをpythonで呼び出し、以下のエラーメッセージを返します。 gcloud bet

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Google Cloud MLはGPUをサポートしていますか？

Tensorflowを使用してMLモデルを高速化するためにGoogle Cloud MLをテストしています。残念ながら、Google Cloud MLは非常に遅いようです。私のメインストリームレベルのPCは、Google Cloud MLよりも少なくとも10倍高速です。私はそれがGPUを使用するのか疑問に思っています。私はテストを行いました。サンプルcodeをGPUを使用して強制的に修正しまし

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Google Cloud ML Tensorflowバージョン

docs for setting up Google Cloud MLは、Tensorflowバージョンr0.11のインストールを推奨しています。私は、r0.12で新たに利用可能なTensorFlow関数がCloud ML上で実行されたときに例外を発生させることを確認しました。 r0.12をサポートするCloud MLのタイムラインはありますか？ r0.11とr0.12の間の切り替えはオプションか

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google cloud mlトレーニングインスタンスを実行してパフォーマンス指標を収集するにはどうすればよいですか？

私はgoogle cloud ml trainingでモデルを実行していますが、マシンの形状を素朴に推測すると約10時間かかります。私はそれを実行時間と全体のコストを削減するために少し最適化したいと思います。私がリソースを効果的に使用しているかどうかを判断する最良の方法は何ですか？私は、CPUの測定値、メモリ圧、GPUの使用量が好きです（利用可能なときはいつでも）。私は1）これらをログに記録する

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クラウドML Python SDKドキュメント

Googleクラウドドキュメントは、いくつかの場所でPython SDKドキュメントを参照しています。 Ex。 feature_type：キー、ターゲット、またはテキストなど、必要なフィーチャオブジェクトのタイプを作成するメソッド。サポートされているすべての機能タイプの説明については、Cloud ML Python SDKを参照してください。 https://cloud.google.com/m

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フィールド：version.deployment_uriエラー：gs：// my-bucket/ml /のファイルの合計サイズがxバイトで、許容最大値の1073741824バイトを超えています

Googleのクラウドコンソールで新しいバージョンを作成しようとするとフィールド：version.deployment_uriエラー：gs：// my-bucket/ml /のファイルの合計サイズは、最大許容値1073741824バイトを超える2150116163バイトです。私のモデルはRNNモデルです。私は埋め込みシーケンス、ボキャブサイズは、おそらく大型モデルの原因と考えています。大きな

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私は、次のパラメータ使用してい

永遠のGPUキューとGC ML上のTF 1.0の展開： scale_tier = CUSTOM master_type = standard_gpu worker_count = 0 ps_count = 0 を runtime_version = 1.0 ログにメッセージJob <job_name> is queued.私は通常見る（Waiting for job to be provision

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apache_beam.runners.dataflow_runner.DataflowRuntimeException：データフローパイプラインに失敗しました：

を私はクラウドシェルでGoogleクラウドプロジェクトを設定し、このチュートリアルスクリプトhttps://github.com/GoogleCloudPlatform/cloudml-samples/blob/master/flowers/sample.sh を実行しようとしたが、このエラーに遭遇した： ***@***:~/git/cloudml-samples/flowers$ ./sampl

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ドッカーコンテナ - バケツ

を実装するための認証私はGoogleの機械学習プラットフォーム、cloudMLに取り組んできました。ビッグ画像：私はcloudMLのAPIと私のストレージバケットへのアクセスを持って、インスタンスを計算するGoogleで自分のドッキングウィンドウenvironment稼働を取得するためのクリーンな方法を把握しようとしています。ローカルで起動する、私は私のサービスアカウントが C:\Progr

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クラウドMLハイパーパラメータのチューニング

最近、私はカテゴリパラメータのハイパーパラメータのチューニングとトレーニングジョブを送信する際、クラウドMLは、整数値の代わりに、マニュアルに記載されcategoricalValuesパラメータから選択してオプションを渡す[https://cloud.google.com/ml/reference/rest/v1beta1/projects.jobs#parameterspec]。 2017年1月