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Google MLエンジンとGoogle Storageを使用してトレーニング用の多数の画像を保存するベストプラクティス

Google MLエンジンとGoogle Storageを使用してTensorFlowでSSDモデルをトレーニングしています。 TFのobject detection exampleでは、すべての画像を1つの大きなTFRecordファイルに入れます。しかし、このスキームでは、すべての画像のサブセットを選択することによって異なる訓練セットを組み立てたい場合、所与の画像は、画像が属する訓練セットごとに

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MLエンジンでGoogle Cloud Storageライブラリをインポートできません

MLエンジン内でバッチ処理された画像を取得するクイックソリューションとして、Cloud Storage Pythonライブラリを使用して画像をダウンロードしています。残念ながら、仕事がML Engineに送信された場合、ライブラリのインポートは、次のスタックトレースで失敗しているようです： Traceback (most recent call last): File "/usr/lib/pyt

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トレーニングジョブの構成ファイル

commandml-engine jobs submit trainingは、ジョブの構成ファイルを識別する--configフラグを受け入れます。 documentationによれば、このファイルの多くのフィールドは「出力のみ」です。これは、フィールドがMLエンジンによって設定されていることを意味していると仮定します。 MLエンジンがこれらの「出力専用」フィールドを設定するように、構成ファイルをど

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MLエンジンでのTPUへのアクセス

--scaled-tierをbasic-tpuに設定して、TensorFlowモデルをTPUでトレーニングしたいと考えています。これはdocumentationにオプションとして記載されていますが、pricing pageにはTPUの記載はありません。 TPUをトレーニングに使用するためにどれくらいの費用がかかりますか？

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質問応答エンジンGoogle API

内部またはクラウドDBに基づいて「質問応答エンジン」をプログラミングすることは、特に質問が自然言語で尋ねられるときは非常に複雑です。しかし、Googleは最近よくそれを楽しんでいます。それはGoogleの高性能を使用する方法はありますか？ GoogleはそのサービスをエンタープライズQAのプラットフォームで使用するようにしていますか？は、あなたが自然言語で質問に自然言語で回答を提供したい場合は

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分散トレーニングでは、SessionRunHookはマスタでのみ実行されますか？

tf_learn.Experiment（...）インターフェイスを使用する場合、train_monitorsとeval_hooksを渡すことができます。ソースコードを読もうとしましたが、セッションごとにフックを実行する必要があることがわかりました（..）。私はマスターだけでなく、労働者もsession.run（...）を実行すると信じています。しかし、クラウドmlのログ結果からは、このフックがマ

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MLエンジン、推奨システムのサイドバック

私はTensorflowでかなり新しく、いくつかのコードとチュートリアルの中を覗いています。私は間違いなく新しい人ですが、学びたい人です。私はTFと多くの楽しみを持っていますが、時には頭痛の多くを拒否することはできません！私は現在、ML -Engineに取り組んでおり、推薦システムのモデル "movielens"を回帰バージョン（ユーザーがカスタマイズした推奨事項を計算できるようにする必要があり

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マスタではなく作業者に分散テンソルフロー実験を実行する方法は？

私はtensorflow.contrib.learn.ExperimentでモデルをトレーニングするのにGoogle Cloud MLエンジンを使用しています。デフォルトでは、テンソルフローによってマスターサーバーに評価が実行されているようです。私は訓練が完了した後でのみエバールを実行します（min_eval_frequency = 0）、私のマスターにはコアとRAMが多数ありますがGPUはありま