使用Google Cloud Machine学习服务通过本地重新训练的Inception模型进行预测

时间:2016-12-07 17:28:27

标签: tensorflow google-cloud-ml

我使用Google Code Lab TensorFlow for Poets中的retrain.py文件在本地重新训练了Inception模型,并希望使用Google Cloud机器学习服务进行预测。

具体来说,我想修改retrain.py文件,所以我的TensorFlow应用程序已准备好

gcloud beta ml预测--instances = INSTANCES --model = MODEL

(即仅预测;不需要Google Cloud ML培训ala gloud beta ml职位提交培训)。

我从概念上理解必须按Preparing a Model中所述修改retrain.py文件。

但是没有完整的答案显示在修改后的retrain.py文件中的所有代码行。 Google Code Lab TensorFlow for Poets和Pete Warden关于再培训Inception的截屏的受欢迎程度使人们期望这是TensorFlow社区中图像分类的一个非常常见的例子。这意味着答案将使社区中的许多人受益。

有人会在按照准备模型中的描述进行修改后回复他们的版本的retrain.py文件吗?

注1: 我已经研究过我的问题,以确认它没有得到答复......

...... Davide Biraghi提出并由JoshGC回答的问题“Q:如何预测谷歌机器学习中的图像”并未显示对重新启动Google Code Lab TensorFlow for Poets中的Inception模型的retrain.py文件的任何修改。

...... KlezFromSpace提出并由rhaertel80回答的问题(由Robert Lacok提供有用的评论)“Q:在Google云计算机上学习部署Retrained inception模型”并未显示在retrain.py文件中的所有代码行修改为:定义输出;创造投入;支持可变批量大小;使用实例键;将输入和输出集合添加到图形中;和导出(保存)最终模型。 (参见上面的准备模型。)

...... Vinkeet Kaushik提出并由Robert Lacok回答的问题(由mrry提供有用的评论)“问:将基本的Tensorflow模型导出到Google Cloud ML”并不特定于重新训练Inception模型的retrain.py文件谷歌代码实验室TensorFlow for Poets。

注2: 我假设要进行预测的jpeg图像是

gcloud beta ml预测--instances = INSTANCES --model = MODEL

其中INSTANCES是JSON文件的路径,其中包含有关图像的信息,根据Davide Biraghi提出的问题并由rhaertel80回答“Q:如何在Google机器学习中将jpeg图像转换为json文件”

注3: 我假设我将手动将修改后的retrain.py文件保存的EXPORT和EXPORT.META文件存储在我用于在Google Cloud Console中创建MODEL的URL中。

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

Google posting昨天的这个Slaven Bilac似乎就是答案。