谷歌云平台培训问题

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

系统信息谷歌云平台培训问题

  1. OS平台及分销：WINDOWS 10 64位

  2. 从（来源或二进制）TensorFlow安装：二进制

  3. TensorFlow版本：1.4.0

  4. Python版本3.5.2（V3.5.2：4def2a2901a5，2016年6月25日，22时18分55秒）

  5. GPU：NVIDIA的GeForce 755M 2GB CPU：英特尔x64-64的Intel Core i5-4200M @ CPU 2.50Ghz，8GB内存

描述问题 我可以在本地训练模型。准确性很好，但我想尝试使用GCP获得类似的结果。我跟着谷歌文档，这里提到：

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_on_cloud.md

https://medium.com/google-cloud/object-detection-tensorflow-and-google-cloud-platform-72e0a3f3bdd6

当我尝试使用下面的命令来运行在云上的训练：

gcloud ml-engine jobs submit training object_detection_188001 \ --job-dir=gs://weeddetection/train \ --packages dist/object_detection-0.1.tar.gz,slim/dist/slim-0.1.tar.gz \ --module-name object_detection.train \ --region us-central1 \ --config object_detection/samples/cloud/cloud.yml \ --train_dir=gs://weeddetection/train \ --pipeline_config_path=gs://weeddetection/data/ssd_mobilenet_v1_pets.config

我得到以下错误：

ERROR: (gcloud.ml-engine.jobs.submit.training) unrecognized arguments: 
    \ 
    \ 
    \ 
    \ 
    \ 
    \ 
    --train_dir=gs://weeddetection/train 
    \ 
    --pipeline_config_path=gs://weeddetection/data/ssd_mobilenet_v1_pets.config 
weeddetection is my GC bucket name and 188001 is my shell ID.

回答：

如果包含自定义选项（如--train-dir和--pipeline_config_path），则需要将它们放在命令末尾。您还需要使用--来分隔命令的选项和选项。试试这个：

gcloud ml-engine jobs submit training object_detection_188001 --job-dir=gs://weeddetection/train --packages dist/object_detection-0.1.tar.gz,slim/dist/slim-0.1.tar.gz --module-name object_detection.train --region us-central1 --config object_detection/samples/cloud/cloud.yml -- --train_dir=gs://weeddetection/train --pipeline_config_path=gs://weeddetection/data/ssd_mobilenet_v1_pets.config

以上是 谷歌云平台培训问题 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/260918.html

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