我的工作完成没有错误。日志显示我的模型的“准确性”,“auc”和其他统计指标。正如预期的那样,ML-engine创建一个package子目录,并在其下创建一个tar。但是,当我在本地训练时,没有导出目录,检查点,评估,图形或任何其他我习惯看到的工件。我用我用来调用服务的命令错过了一些简单的东西吗?
gcloud ml-engine jobs submit training $JOB_NAME \
--job-dir $OUTPUT_PATH \
--runtime-version 1.0 \
--module-name trainer.task \
--package-path trainer/ \
--region $REGION \
-- \
--model_type wide \
--train_data $TRAIN_DATA \
--test_data $TEST_DATA \
--train_steps 1000 \
--verbose-logging true
日志显示:model directory = / tmp / tmpS7Z2bq 但我期待我的模型转到我在$ OUTPUT_PATH中定义的GCS存储桶。
我正在执行getting started docs中“在云中运行单实例培训师”下的步骤。
答案 0 :(得分:1)
也许你可以展示你在哪里以及如何申报$ OUTPUT_PATH?
模型目录也可能是$ OUTPUT_PATH中的目录,您可以在其中找到该特定作业的模型。