应用错误收集

我正在尝试在Google的Cloud ML上运行培训工作。我工作的迹象是：

这些消息表明已经构建并安装了这些包：

INFO 2017-06-07 15:14:01 -0700 master-replica-0已成功构建   training-job-foo

INFO 2017-06-07 15:14:01   -0700 master-replica-0安装收集的软件包：training-job-foo

INFO 2017-06-07 15:14:01   -0700 master-replica-0已成功安装training-job-foo-0.1.dev0

INFO 2017-06-07 15:14:01   -0700 master-replica-0运行命令：pip install --user training-job-foo-0.1.dev0.tar.gz

INFO 2017-06-07 15:14:02   -0700 master-replica-0 Processing ./training-job-foo-0.1.dev0.tar.gz

这样的消息表明我的工作正在开始：

INFO 2017-06-07 15:14:03 -0700 master-replica-0运行命令： python -m training-job-foo.training_routine_bar --job-dir GS：//区域桶相似到训练在职/输出/

这样的消息表明正在处理我的标量摘要：

INFO 2017-06-07 15:14:21 -0700 master-replica-0摘要名称总计准确性是非法的;改为使用Total_Accuracy。

最后，我还看到CPU，内存使用量增加以及我消耗的MLUnits增加
我应该补充一下，我也看到了摘要文件编写者在创建作业之前创建了摘要文件，但我没看到这些文件的大小增加。我还看到一个初始检查点文件写入gs：// regional-bucket-similar-to-training-job / output /

除此之外，我看不到更多的日志或输出。我应该看到日志，因为我打印准确性，经常丢失。我还写了摘要和检查点文件。

我错过了什么？

此类场景中还有哪些其他调试工具可用？我目前所做的只是流式传输日志，在Cloud ML控制台上查看作业状态，CPU使用率，内存使用情况以及观察我的云存储桶以进行任何更改

没有日志，也没有Google Cloud ML培训作业的输出

1 个答案: