我可以在谷歌云机器学习引擎上训练 tensorflow 模型。但是当我使用 Keras 代码时,我在谷歌云上收到错误 No module named keras
。
最佳答案
我发现为了在谷歌云上使用 keras,必须使用 setup.py 脚本安装它,并将其放在运行 gcloud 命令的同一位置文件夹中:
├── setup.py
└── trainer
├── __init__.py
├── cloudml-gpu.yaml
├── example5-keras.py
并在 setup.py 中放置如下内容:
from setuptools import setup, find_packages
setup(name='example5',
version='0.1',
packages=find_packages(),
description='example to run keras on gcloud ml-engine',
author='Fuyang Liu',
author_email='fuyang.liu@example.com',
license='MIT',
install_requires=[
'keras',
'h5py'
],
zip_safe=False)
然后您可以开始在 gcloud 上运行您的作业,例如:
export BUCKET_NAME=tf-learn-simple-sentiment
export JOB_NAME="example_5_train_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)"
export JOB_DIR=gs://$BUCKET_NAME/$JOB_NAME
export REGION=europe-west1
gcloud ml-engine jobs submit training $JOB_NAME \
--job-dir gs://$BUCKET_NAME/$JOB_NAME \
--runtime-version 1.0 \
--module-name trainer.example5-keras \
--package-path ./trainer \
--region $REGION \
--config=trainer/cloudml-gpu.yaml \
-- \
--train-file gs://tf-learn-simple-sentiment/sentiment_set.pickle
要使用 GPU,请在您的模块中添加一个文件,例如 cloudml-gpu.yaml
,其内容如下:
trainingInput:
scaleTier: CUSTOM
# standard_gpu provides 1 GPU. Change to complex_model_m_gpu for 4
GPUs
masterType: standard_gpu
runtimeVersion: "1.0"
关于google-cloud-platform - 如何在谷歌云机器学习引擎上训练 Keras 模型,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43322886/