上传到Cloud ML Engine的模型不会创建版本,而是在本地运行

时间:2017-06-07 12:04:22

标签: tensorflow google-cloud-ml google-cloud-ml-engine

我已经培训了一个我想在Google Cloud ML Engine中提供服务的模型。我使用所需的SavedModel格式导出它,并使用以下方法对其进行测试:

gcloud ml-engine local predict --model-dir=saved/ --json-instances=one-record.json

saved/目录只包含saved_model.pb文件,one-record.json中只有一行。上述命令可以工作并生成写入控制台的预测。

我已将此目录的内容复制到云存储桶(例如gs://my-bucket/saved/),并试图创建如此版本:

gcloud ml-engine versions create v1 --model=my-model --origin=gs://my-bucket/saved/ --runtime-version=1.0

该模型存在并使用--enable-logging创建,但在控制台的StackDriver部分中没有生成日志,或在本地终端上输出。我收到这个错误:

Creating version (this might take a few minutes)......failed.                                                                                                                       
ERROR: (gcloud.ml-engine.versions.create) Bad model detected with error:  "Error loading the model: Could not load model. "

有没有办法进一步调试? “无法加载模型”不是很有用,唯一的advice是尝试本地测试,这有效。

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