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在google ml-engine中使用经过训练的keras模型

在Google ML Engine中使用经过训练的Keras模型,可以通过以下步骤进行:

  1. 准备训练好的Keras模型:首先,您需要训练一个Keras模型并将其保存为.h5或.hdf5文件格式。确保模型已经经过充分的训练,并且在本地工作正常。
  2. 上传模型到Google Cloud Storage:将训练好的Keras模型上传到Google Cloud Storage(GCS)中,以便在ML Engine中使用。您可以使用gsutil命令行工具或GCS的Web界面来完成上传。
  3. 创建ML Engine模型:在Google Cloud Console中,创建一个ML Engine模型。指定模型的名称和描述,并将其与您在GCS上上传的模型文件关联起来。
  4. 部署模型:在ML Engine中,您需要将模型部署为一个可用的预测服务。通过指定模型的名称、版本和部署的机器类型等参数,创建一个模型版本。
  5. 使用模型进行预测:一旦模型部署成功,您可以使用ML Engine提供的REST API或客户端库来调用模型进行预测。您需要提供输入数据,并接收模型返回的预测结果。

需要注意的是,Google ML Engine提供了一系列的产品和服务,以支持机器学习模型的训练和部署。以下是一些相关的产品和服务:

  • Google Cloud Storage(GCS):用于存储和管理训练数据和模型文件的云存储服务。您可以使用gsutil命令行工具或GCS的Web界面来上传和下载文件。
  • Google Cloud Console:提供了一个用户友好的Web界面,用于管理和监控ML Engine模型和版本的创建、部署和预测。
  • Google Cloud SDK:一个命令行工具集,用于与Google Cloud Platform进行交互。您可以使用gcloud命令行工具来管理ML Engine模型和版本。
  • Google Cloud ML Engine REST API:一个RESTful API,用于通过HTTP请求与ML Engine进行交互。您可以使用任何支持HTTP请求的编程语言来调用API。
  • Google Cloud ML Engine客户端库:针对多种编程语言(如Python、Java、Go等)提供的客户端库,用于简化与ML Engine的交互。您可以使用这些库来调用API、上传模型、部署模型等。

总结起来,使用Google ML Engine中的经过训练的Keras模型,您需要准备好模型文件并上传到GCS,然后在ML Engine中创建模型和版本,最后使用API或客户端库进行预测。这样,您就可以在Google的云计算平台上充分利用Keras模型进行机器学习任务。

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