Question

我目前正在使用tensorflow和Google Cloud Platform进行传输学习。 https://cloud.google.com/blog/big-data/2016/12/how-to-train-and-classify-images-using-google-cloud-machine-learning-and-cloud-dataflow

当我使用他们的示例代码

时，它使用我自己的数据完美地在云上运行

# Preprocess the eval set.
python trainer/preprocess.py \
  --input_dict "$DICT_FILE" \
  --input_path "gs://cloud-ml-data/img/flower_photos/eval_set.csv" \
  --output_path "${GCS_PATH}/preproc/eval" \
  --cloud

我完成了所有预处理，培训和部署。

但是，我希望能够在本地运行它，以便我可以更改代码并更有效地调试它：在代码中它声明了

To run this pipeline locally run the above command without --cloud.

所以它会读到：

# Preprocess the eval set.
python trainer/preprocess.py \
  --input_dict "$DICT_FILE" \
  --input_path "gs://cloud-ml-data/img/flower_photos/eval_set.csv" \
  --output_path "${GCS_PATH}/preproc/eval"

我尝试运行此代码，将input_dict，input_path和output_path设置为云存储路径，以及作为本地计算机上文件的路径。但是我得到了错误：

tensorflow / core / platform / cloud / google_auth_provider.cc：151]所有获取Google身份验证持有令牌的尝试均失败，返回空令牌。从文件中检索令牌失败，显示“不可用：libcurl失败，错误代码为23：写入正文失败（91！= 196）”。从GCE检索令牌失败，显示“Unavailable：Unexpected response code 0”。

所以它似乎是一个身份验证问题：问题是我手动从谷歌云存储复制文件时没有身份验证问题。

我已经尝试过：

 $ gcloud auth application-default login

但它不会改变任何东西。

有人有解决方案吗？

在本地运行Google数据流以进行图像识别

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