在ML引擎上进行训练后，获取save_model.pb的路径

Question

我一直在使用ML引擎的python客户端API创建一些罐头估算器的培训工作。 我无法执行的操作是在GCS上获取save_model.pb的路径，因为它存储在的路径中有一个时间戳作为dir名称。 无论如何，我可以使用正则表达式或python客户端上的东西来获得它，以便我能够使用正确的路径部署模型。

该路径现在似乎采用这种格式-

gs：// bucket_name / outputs / export / serv / timestamp /saved_model.pb

---

UPDATE

感谢shahin的答案。 所以我写了这个，这给了我确切的路径，可以传递给ml引擎的deploy_uri。

from google.cloud import storage

def getGCSPath(prefix):
    storage_client = storage.Client()
    bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)
    mlist = bucket.list_blobs(prefix=prefix)
    for line in mlist:
        if 'saved_model.pb' in line.name:
            return line.name[:-14]

# print getGCSPath('output/export/serv/')

Answer 1

使用gsutil和tail：

MODEL_LOCATION=$(gsutil ls gs://${BUCKET}/outputs/export/serv | tail -1)
gcloud ml-engine models create ${MODEL_NAME} --regions $REGION
gcloud ml-engine versions create ${MODEL_VERSION} --model ${MODEL_NAME} --origin ${MODEL_LOCATION} --runtime-version $TFVERSION

Answer 2

import os
import cloudstorage as gcs
bucket = os.environ.get('BUCKET')
page_size = 1
stats = gcs.listbucket(bucket + '/outputs/export/serv', max_keys=page_size)