腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
Google Cloud平台上目标检测的批量预测失败
可能是由以下原因导致的:
数据质量问题:批量预测失败可能是因为输入的数据质量不佳。目标检测模型对于输入数据的质量要求较高,包括图像分辨率、光照条件、图像清晰度等。建议检查输入数据的质量,并确保其符合模型的要求。
模型选择问题:不同的目标检测模型适用于不同的场景和目标类型。如果选择的模型不适合输入数据的特征和目标类型,批量预测可能会失败。建议根据实际需求选择合适的目标检测模型。
参数配置问题:目标检测模型的参数配置对于预测结果的准确性和稳定性有重要影响。如果参数配置不合理,批量预测可能会失败。建议仔细调整参数配置,包括置信度阈值、非极大值抑制等。
资源限制问题:批量预测可能会消耗大量的计算资源和存储资源。如果资源限制不足,批量预测可能会失败。建议检查资源配额和使用情况,并确保足够的资源供批量预测使用。
网络连接问题:批量预测需要与Google Cloud平台进行网络通信。如果网络连接不稳定或存在问题,批量预测可能会失败。建议检查网络连接,并确保网络稳定性。
对于解决批量预测失败的问题,可以采取以下措施:
数据预处理:对输入数据进行预处理,包括图像增强、尺寸调整、去噪等,以提高数据质量。
模型选择和调优:根据实际需求选择合适的目标检测模型,并进行参数调优,以提高预测准确性和稳定性。
资源管理:合理管理计算资源和存储资源,确保足够的资源供批量预测使用。
监控和调试:监控批量预测过程中的日志和指标,及时发现问题并进行调试。
容错和重试:在批量预测过程中,可以采用容错和重试机制,以应对可能的失败情况。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
腾讯云图像识别:https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition
腾讯云视频智能分析:https://cloud.tencent.com/product/vca
腾讯云人工智能:https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网平台:https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发:https://cloud.tencent.com/product/mobiledevelopment
腾讯云存储:https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链:https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云元宇宙:https://cloud.tencent.com/product/vr
相关搜索:
尝试在Google Cloud AI平台上创建自定义模型时,在AI平台上获取“创建版本失败。检测到错误的错误模型”
树异步加载
SKU解析
摄像头功能
输入框样式
stl模型
sql建表
Silex
spawn
数据库增长
相关搜索:
尝试在Google Cloud AI平台上创建自定义模型时,在AI平台上获取“创建版本失败。检测到错误的错误模型”
树异步加载
SKU解析
摄像头功能
输入框样式
stl模型
sql建表
Silex
spawn
数据库增长
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助
相关·
内容
文章
问答
(79)
视频
沙龙
1
回答
Google
Cloud
平
台上
目标
检测
的
批量
预测
失败
、
、
我导出了一个带有用于服务
预测
的
自定义类
的
faster_rcnn_resnet101模型,并将其部署在云ML平
台上
,以便我可以使用云ML
预测
引擎。在线
预测
有效,但当我尝试
批量
预测
时,结果
失败
。我尝试用here提到
的
两种方式格式化我
的
数据。此外,我还尝试了here中提到
的
请求格式。 我还尝试了
google
cloud
blog中提到
的</em
浏览 9
提问于2019-01-24
得票数 0
2
回答
部署到GCP Cloudml
的
错误模型
、
我正在尝试将一个使用Tensorflow 1.7训练
的
模型部署到
Google
Cloud
平
台上
。我得到以下错误:我知道Cloudml运行时
预测
只支持Tensorflow 1.6,所以我尝试指定: REQUIRED
浏览 2
提问于2018-04-08
得票数 0
1
回答
谷歌云
批量
预测
仅支持Tensorflow.FRAMEWORK_CUSTOM_CLASS
、
、
、
、
我正在尝试在自定义模型
预测
例程上进行一些图像
批量
预测
。我已经按照this教程创建了例程包装器。我已经将我
的
模型作为tar.gz部署在
google
cloud
ai平
台上
,创建了一个版本,等等。现在,当我尝试使用以下命令从命令行启动批处理
预测
时: gcloud ai-platform jobs submit prediction $JOB_NAME --model $MODEL_NAME \Error: Batch prediction only sup
浏览 38
提问于2019-05-20
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在
Google
Cloud
serving
的
输出张量中累积
预测
、
、
、
要部署
的
模型
的
要求之一是输入和输出张量应该支持批处理,例如,它们
的
外部维度应该是None。
浏览 0
提问于2018-11-20
得票数 0
1
回答
在Dataproc上运行Flink作业找不到
Google
应用程序默认凭据
、
、
、
、
根据大多数在上运行应用程序
的
文档(这并不多),
Google
客户端库应该自动获取用于生成VM
的
Application默认凭据。有人知道Flink是否能够自动获取VM上
的
应用程序默认凭据吗?编辑:Flink作业是一种流作业(永不结束),它收集
浏览 0
提问于2020-09-18
得票数 2
回答已采纳
2
回答
当连接性下降时,
Google
平台无法运行长期运行
的
进程
、
、
我正在使用
Google
平
台上
的
计算引擎VM和GPU进行自定义对象
检测
培训,但是当我失去连接或笔记本电脑进入睡眠状态时,长时间运行
的
过程就会停止。我尝试通过SSH从我
的
Windows机器运行它,使用
Google
Cloud
Shell,通过云平
台上
的
木星笔记本上
的
终端和云平
台上
的
木星笔记本直接运行它,但是在所有这些场景中,由于连接性
的
丧失,这个过程
浏览 1
提问于2018-08-31
得票数 1
回答已采纳
1
回答
ML引擎
批量
预测
作业错误
、
、
在向GCP ML引擎提交批处理
预测
作业时,我遇到了一个令人沮丧
的
错误。作业成功排队,但
失败
,出现以下错误:我按照
的
指示准备了
批量
预测
作业。它建议在存储桶
的
AC
浏览 2
提问于2017-07-24
得票数 0
1
回答
如何在GCP AI平
台上
使用TFRecord文件进行
批量
预测
?
、
、
TL;DR谷歌云AI平台在进行
批量
预测
时如何解压TFRecord文件? 我已经在
Google
Cloud
AI平
台上
部署了一个经过训练
的
Keras模型,但我在
批量
预测
的
文件格式方面遇到了问题。为了进行训练,我使用tf.data.TFRecordDataset来读取TFRecord
的
列表,如下所示,一切都很好。平台文档中写道:“gcloud工具
批量
支持JSON实例字符串
的
文本文件或者
浏览 0
提问于2020-09-18
得票数 0
1
回答
通过python
批量
预测
google
automl
、
、
、
、
我使用stackoverflow和
google
云平台都是新手,所以如果我没有用正确
的
格式问这个问题,很抱歉。我目前正面临着从我
的
模型中获取
预测
的
问题。我已经在
google
云平
台上
训练了一个多标签自动机模型,现在我想使用该模型来记录新
的
数据条目。由于该平台一次只允许一个条目,因此我想使用python进行
批量
预测
。我将我
的
数据条目存储在
google
cloud
buc
浏览 11
提问于2020-10-03
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Google
Cloud
Machine Learning API Dot Net Client -
预测
请求
失败
、
、
、
我在
Google
Cloud
平
台上
部署了一个经过训练
的
模型(CNN),我可以使用Python客户端库或gcloud命令从该模型获得
预测
结果。我现在正在尝试使用Dot Net client v1.25 ()来获取
预测
,但是使用{"error": "Missing "instances" field in request body."}
的
请求
失败
了,尽管我发送
的
JSON是这样<e
浏览 0
提问于2017-04-26
得票数 2
3
回答
向GAE添加动态cron作业
、
、
、
schedule>every 1 minutes</schedule></cronentries> 有没有什么方法可以让我创建一个用户界面,并在fly.That上创建/更新/删除尽可能多
的
cron
浏览 0
提问于2012-08-25
得票数 2
2
回答
有没有办法在
google
云上开发websocket客户端(appengine或
cloud
function等)?
、
、
、
我现在正在寻找一种方法,除了GCE之外,如何在
google
云上实现websocket客户端。 让我简要介绍一下
目标
。环境: javascript,nodejs,
google
cloud
(云函数或应用程序引擎)我
的
程序作为websocket客户端,我想要得到
的
数据应该只通过websocket (websocket服务器但是,我必须使用具有云功能和应用程序引擎
的
google
云平台,而不是计算引擎。我们没有任何可用
的
本地机器,所以应该使用云
浏览 0
提问于2020-04-01
得票数 0
1
回答
cloud
ml
的
编码问题
、
、
我正在运行在这个中编写
的
代码,当我尝试使用包含b64编码图片
的
JSON进行在线
预测
时,我得到
的
消息是它期望
的
是uint8,而得到
的
是十六进制字符串。我已经检查了JSON,它
的
格式是好
的
。我使用
google
的
CLI进行
预测
,我
的
模型版本是tensorflow 1.10以及我
的
运行时版本。我使用tf API进行
目标
检测
,速度更快-r
浏览 0
提问于2018-11-02
得票数 0
1
回答
GCP平台:创建自定义
预测
器模型版本时出错(经过训练
的
模型Pytorch模型+ torchvision.transform)
、
、
、
、
目前,我正试图通过遵循将自定义模型部署到AI平
台上
。它是基于'torchvision.transform'.和‘Py手电筒’
的
预训练模型
的
组合。目前,我一直处于与500 on
的
自定义
预测
约束有关
的
错误下面。 错误:(gcloud.beta.ai-platform.versions.create)创建版本
失败
。错误
检测
模型:模型需要比允许
的
内存更多
的
内存。请尽量缩小型号尺寸并重新部署。如果您继续遇到
浏览 0
提问于2021-01-19
得票数 0
回答已采纳
0
回答
如何最小化
Google
Cloud
启动延迟
我有一个持久
的
服务器,它不可
预测
地接收来自用户
的
新数据,需要大约10个GPU实例来处理大约5分钟
的
问题,然后我将答案发送给用户。服务器本身是一个廉价
的
、始终持久
的
单CPU
Google
Cloud
实例。当用户请求进入时,我
的
代码启动我
的
10个已创建但已停止
的
Google
Cloud
GPU实例 gcloud compute instances start (ins
浏览 3
提问于2018-07-13
得票数 2
回答已采纳
1
回答
使用命令行将多个CSV从本地源上传到GBQ
、
、
、
、
我在
Google
Cloud
SDK Shell上组装了一个for循环,它将把当前目录(在我
的
本地计算机上)中
的
每个CSV上传到一个单独
的
谷歌BigQuery表中,所有这些都在同一个数据集中。另外,我希望在GBQ中创建
的
表与其相应
的
CSV文件具有相同
的
名称(除了.csv部分)。提示:在我看
浏览 3
提问于2020-04-20
得票数 0
4
回答
具有局部
预测
的
gcloud问题
、
、
我正在使用gcloud local prediction测试我导出
的
模型。该模型是在自定义数据集上训练
的
TensorFlow
目标
检测
模型。verbose设置为debug时,我会得到以下回溯:Traceback (most recent call last):
浏览 0
提问于2019-10-28
得票数 5
1
回答
尝试在
Google
Cloud
AI平
台上
创建自定义模型时,在AI平
台上
获取“创建版本
失败
。
检测
到错误
的
错误模型”
、
、
、
我正在尝试在AI平
台上
部署自定义模型。我遵循了谷歌文档中提到
的
步骤:https://
cloud
.
google
.com/ai-platform/prediction/docs/deploying-models#global-endpoint。保存
的
模型存储在
Google
Cloud
Storage中,并使用python 3.7进行训练。以下是用于部署
的
gcloud命令 gcloud ai-pla
浏览 44
提问于2020-11-11
得票数 2
1
回答
自定义
预测
容器ModelUploadOp步骤
失败
、
、
、
我正在尝试部署一个顶点管道,以实现以下
目标
: from datetime import datetime from
google
.
cloud
import aiplatform from
google
_
cloud
浏览 10
提问于2022-02-03
得票数 0
回答已采纳
2
回答
将数据发送到
Google
自定义
预测
例程
的
未知错误
、
我试图在AI平
台上
编写一个自定义ML
预测
例程,从客户端获取文本数据,进行自定义预处理,将其传递到模型中,并运行模型。我成功地在
Google
云上打包并部署了这段代码。这是我
的
相关自定义
预测
例程代码。请注意,我将instances设置为客户机中
的
文本,然后在自定义
预测
例程中对其进行标记化和预处理。
google
.auth.getApplicationDefault(function (err, authClient, projectId) {
浏览 0
提问于2019-06-14
得票数 3
回答已采纳
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
Google Cloud AI产品调研与分析
谷歌开源FHIR标准协议缓冲工具,利用机器学习预测医疗事件
Google分析工具Analytics的功能一览
手把手教你用苹果Core ML和Swift开发人脸目标识别APP
恶意软件与网络钓鱼持续肆虐,新兴技术引发安全疑虑
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券