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[英]Scikit Learn model results in error when calling local predict or creating model version on Google Cloud ml engine
[英]Google Cloud ML Engine: Create model version failed
我已经在Google Cloud的ML Engine上成功训练了TensorForestEstimator
,但是当我尝试创建模型版本时,出现以下错误:
创建版本失败。 检测到错误的模型,并显示以下错误:“加载模型时出错:无法加载模型。”
我正在使用tensorflow 1.3
部署。 Experiment
配置如下:
def get_experiment_fn(args):
def _experiment(run_config, hparams):
return Experiment(
estimator=TensorForestEstimator(
params=ForestHParams(
num_trees=args.num_trees,
max_nodes=10000,
min_split_samples=2,
num_features=8,
num_classes=args.num_projections,
regression=True
),
model_dir=args.job_dir,
graph_builder_class=RandomForestGraphs,
config=run_config,
keys_name=None,
report_feature_importances=True
),
train_input_fn=get_input_fn(
project_name=args.project,
data_location=args.train_data,
dataset_size=args.train_size,
batch_size=args.train_batch_size
),
train_steps=args.train_steps,
eval_input_fn=get_input_fn(
project_name=args.project,
data_location=args.eval_data,
dataset_size=args.eval_size,
batch_size=args.eval_batch_size
),
eval_steps=args.eval_steps,
eval_metrics=get_eval_metrics(),
export_strategies=[
make_export_strategy(
serving_input_fn,
default_output_alternative_key=None,
exports_to_keep=1
)
]
)
return _experiment
有什么问题
tensorflow 1.2.0
Google Cloud ML Engine似乎仅支持使用tensorflow 1.2.0
及更低版本生成的服务模型。 参见此处: https : //cloud.google.com/ml-engine/docs/concepts/runtime-version-list
如果可能,请使用--runtime-version 1.2
。 如果您正在使用特定于tensorflow 1.3
的功能,则需要在Google App Engine上使用Flask
托管模型,直到ML Engine对tensorflow 1.3
支持到达为止。
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