如何在gcloud ai-platform中为批量预测向keras模型输入添加'instance key‘？

在gcloud ai-platform中为批量预测向Keras模型输入添加'instance key'，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保已经安装并配置了Google Cloud SDK，并且已经登录到您的Google Cloud账号。
2. 在本地创建一个包含要预测的数据的CSV文件。每一行代表一个实例，每一列代表实例的特征。确保CSV文件中包含一个名为'instance key'的列，用于唯一标识每个实例。
3. 将CSV文件上传到Google Cloud Storage（GCS）中的一个存储桶。您可以使用以下命令将文件上传到GCS：
4. 将CSV文件上传到Google Cloud Storage（GCS）中的一个存储桶。您可以使用以下命令将文件上传到GCS：
5. 其中，[LOCAL_FILE_PATH]是本地CSV文件的路径，[BUCKET_NAME]是您的GCS存储桶名称，[FILE_NAME]是要保存在GCS中的文件名。
6. 创建一个JSON格式的请求文件，用于指定批量预测的参数和输入数据。示例请求文件如下：
7. 创建一个JSON格式的请求文件，用于指定批量预测的参数和输入数据。示例请求文件如下：
8. 您可以根据实际情况修改"instances"数组中的实例特征和"instance_key"的值。
9. 使用gcloud命令进行批量预测，并将请求文件作为输入。运行以下命令：
10. 使用gcloud命令进行批量预测，并将请求文件作为输入。运行以下命令：
11. 其中，[MODEL_NAME]是您的AI Platform模型的名称，[VERSION_NAME]是模型的版本名称，[REQUEST_FILE_PATH]是请求文件的路径。

以上步骤将在gcloud ai-platform中为批量预测向Keras模型输入添加'instance key'。请注意，这只是一个基本示例，您可以根据实际需求进行调整和扩展。