我们能用google-ml-engine预测图片的字幕吗？

Google Cloud的ML Engine是一个托管的预测服务，它可以用于训练和部署机器学习模型。ML Engine提供了一种简单而强大的方式来预测和推理数据，包括图像分类、文本生成等任务。

对于预测图片的字幕，可以通过以下步骤使用Google Cloud的ML Engine进行实现：

1. 数据准备：收集并准备用于训练和测试的图像数据集，确保每个图像都有相应的字幕标签。
2. 模型训练：使用适当的机器学习算法和框架（如TensorFlow）构建和训练一个图像字幕生成模型。训练过程中，可以使用ML Engine提供的分布式训练功能来加速训练过程。
3. 模型导出：在训练完成后，将训练好的模型导出为可用于预测的格式。通常，导出的模型会包括模型的权重和结构。
4. 部署模型：将导出的模型部署到ML Engine上，以便可以通过API进行预测。ML Engine提供了简单的API接口，可以轻松地将模型部署为一个预测服务。
5. 图片字幕预测：使用ML Engine的API接口，将需要预测字幕的图片发送给ML Engine进行预测。ML Engine会返回预测结果，即图片的字幕。

Google Cloud提供了一系列与机器学习和图像处理相关的产品和服务，可以辅助实现图像字幕预测的任务。例如：

• Google Cloud Vision API：提供了强大的图像分析功能，包括图像标签、文字识别等。可以用于预处理图像数据或辅助模型训练。
• Google Cloud AutoML：提供了自动化机器学习的功能，可以帮助非专业人士构建和训练自定义的机器学习模型。
• Google Cloud Storage：提供了可扩展的云存储服务，用于存储和管理图像数据集和训练模型所需的文件。

以上是基于Google Cloud的解决方案，希望对您有所帮助。