我正在尝试将Keras training创建的hdf5模型导出到Google cloud ML引擎。除了在线预测后的标签，我有所有的东西，我想在预测后有概率的标签。这是我在训练和使用Keras创建hdf5模型后的代码。 首先，我从keras模型创建一个估计器。estimator = keras.estimator.model_to_estimator(
浏览 17提问于2019-02-26得票数 1
我希望使用Google Cloud ML来托管我的Keras模型，这样我就可以调用API并做出一些预测。我遇到了一些来自Keras方面的问题。到目前为止，我已经能够使用TensorFlow构建模型并将其部署到CloudML上。为了让它工作，我必须对我的基本TF代码做一些修改。这些更改记录在这里：
我也可以使用Keras训练一个类似的模型。我甚至可以将模型保存为与TF相同的导出和export.meta格式。from <
浏览 0提问于2017-01-31得票数 11
我正在使用tensorflow估计器+ keras来完成图像分类器的工作，这是在GCP ML引擎上预先训练的应用程序inception_v3的最后一层。keras模型用tf.keras.estimator.model_to_estimator导出，输入函数接收存储在GCP云存储上的图像路径，用tf.image.decode_jpeg打开图像，并以以下格式返回数据集zip(['inception_v3_input'], [image])), label )
我正在尝试定义tf.estim
浏览 0提问于2018-06-11得票数 0
我们目前有一个在Cloud上服务的模型。作为修改，我们向数据存储添加了连接，数据存储返回403，特权不足。生成错误的模拟代码是： import datetime query.order = ['created']
retu
浏览 0提问于2020-01-29得票数 1
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变长输入服务TF模型
、、、、
然后我将我的模型导出： import tensorflow_transform as tft
{ "name": "newModel&q
浏览 1提问于2020-01-23得票数 0
因此，我面临一个问题，如何部署我的自定义手语识别模型。exporter_main_v2.py将my_ssd_mobnet转换为saved_model.pb，然后尝试用以下代码使用tensorflowjs转换器：
from tensorflow import kerasValueError:无法从这个SavedModel创建一个Keras模型。这个SavedModel是用tf.saved_model.save创建的，缺少通过调用model.save或tf.keras.models.save_model来保存
浏览 19提问于2021-12-08得票数 2
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最近，我在google云的ai-平台上部署了一个自定义模型，我正在尝试调试预处理逻辑的某些部分。但是，我的print语句没有被记录到堆栈驱动程序输出中。我还尝试使用从google.cloud导入的日志记录客户端，但没有效果。import pickle
from sklearn.datasets import load_iris
from google.cloud(model_path, custom
浏览 0提问于2020-02-11得票数 5
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我已经构建了一个语义分割Keras (tensorflow后端)模型，并试图在google cloud ml引擎上对其进行训练。当我只使用complex_model_m_gpu类型的主设备时，1个纪元几乎要花25个小时。
我不确定Keras模型如何适应多GPU训练设备(例如，complex_model_m_gpu)。我如何最好地利用ML engine上的可用资源来快速训练我的模型？使用多个员工对培训过程有何影响？当我将工作进程添加到我
浏览 11提问于2018-07-18得票数 2
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我有一个具有3种不同输出的多输出模型：用于验证的预测标签是从这用于培训的数据集是这3种中间输出的数据集，为了验证，我在标签数据集上进行评估，而不是3种中间数据。
我想使用一个自定义的度量来评估我的模型，它处理后处理并与实际真相进行比较。我的问题是，在自定义度量的代码中，y_pred会是模型的三个输出的列表吗？class MyCustom
浏览 0提问于2020-01-29得票数 5
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AutoML自然语言标记
、、、
我正在使用AutoML自然语言API和我的自定义训练模型来预测结果。->导出GOOGLE_APPLICATION_凭据=/home/project id/json密钥文件它返回一个有效的令牌，工作时间为1小时</em
浏览 0提问于2018-11-22得票数 0
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我正在尝试添加“键”来匹配Google AI平台的批量预测输出，但是我的模型输入只允许一个输入。看起来是这样的：x = tf.keras.layers.Bidirectional(t
浏览 10提问于2019-08-14得票数 3
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当我将查询函数运行到datastore仿真器时，它只是开始执行而不停止。不会抛出错误，也不会抛出任何东西。CPU是沉重的，直到我刚刚结束工作。\platform\cloud-datastore-emulator\cloud_datastore_emulator.cmd C:\Users\oskid\AppData\Local\Google\Cloud2020年3月18日9:47:38 AM com.google.cloud.datastore.emulator.impl
浏览 0提问于2020-03-18得票数 0
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我正在为我的instance_template，costing="app"添加一个标签。但是，当我使用google_compute_instance_group_manager部署应用程序的各种VM组件时，我希望能够在实例组管理器配置中添加另一个标签，该标签特定于正在部署的VM，例如"componentgoogle_compute_instance_group_manager没有将labels作为配置元素
浏览 6提问于2022-07-10得票数 -1
我正在努力寻找我的问题的答案，但我很确定我问错了google的问题。我有这样的代码： <i class="fas fa-sun iconDisp active-icon"></i> <i class="fas fa-cloud-sun-rain iconDisp
浏览 0提问于2020-03-14得票数 0
希望从Firebase Cloud Firestore读取数据。我已经创建了一个项目，并通过设置->添加web应用程序将我的Rails (6.0.3)应用程序添加到fire store数据库中。然而，我不知道在我的Rails环境中将导出google creds放在哪里？当我在rails控制台中运行此命令时： cred = Google::Cloud::Firestore::Credentials.new("path/to&#x
浏览 22提问于2020-09-15得票数 3
通过这种方式，我可以直接使用由任意标签组成的fit()数组调用predict()和y，而不需要它们是0、1、.、num_classes - 1范围内的整数。我想使用keras.models.save_model()保存一个经过训练的模型，然后通过keras.models.load_model()加载所有内容。但是，加载的模型总是属于基类Sequential，它不包括重写的fit()和predict()。keras.layers.IntegerLookup这样的预处理层，这似乎可以实现我想
浏览 11提问于2022-10-28得票数 0
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我看到了很多关于将在中传输到BigQuery或Cloud的信息，但我还没有发现任何关于将导出从( BigQuery表)调度到云存储( Cloud )的信息。是否有可能安排将BigQuery表导出到云存储，以便我可以进一步安排通过Google数据传输服务将其发送给我？
浏览 6提问于2020-01-10得票数 3
我试图利用Google 使用张量处理单元来训练神经网络。Tensorflow刚刚发布了一个主要版本2.0，所以我尝试在Tensorflow 2.0中实现这一点。
浏览 0提问于2019-10-03得票数 3
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然而，在使用GlobalAvgPool1D()建模的过程中，它给出了错误：“当使用作为损失categorical_crossentropy时，形状为(150，10，3)的目标数组被传递为形状(None，(input_shape)
conv_x = tf.keras.layers.BatchNormalization()
浏览 4提问于2020-06-07得票数 1
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可视化字嵌入
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我正在研究一个文本分类问题，并试图了解如何在Keras中为嵌入层使用张紧板投影仪。借鉴R书“深度学习”中的一个例子，我建立了这样一个模型：
max_features <- 2000如果设置了embeddings_data参数，那么显然需要embeddings_freq属性，并且它需要匹配模型输入c(?, 500)的形状。，但当试图查看投影仪的结果时，嵌入似乎被处理为64,000维(2,000字*128 d层输出？)是否有用当前版本的Keras和Ten
浏览 0提问于2018-11-21得票数 3
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