Question

我有一个Keras .h5模型，我一直在本地培训，但现在希望通过Google Cloud ML-Engine自动完成整个过程。

我已将所有GCloud Storage存储桶设置为可从应用程序访问，我已阅读有关将作业配置为submit a Keras model以在GCloud ML-Engine中进行训练的内容。但是，所有这些教程（包括google cloud ml-engine上的文档）声明要运行作业，最好从命令行运行gcloud ml-engine jobs submit training。

我知道有一个适用于Google Cloud的Python客户端库，但是文档似乎有点不透明。

是否有人知道我是否可以从python文件本身（通过直接API调用或通过Google Client Library）完全提交模型的培训？我问，因为我希望将其变成一个完全自动化的托管Flask网络应用程序，用于模型培训，所以它需要尽可能地实现。

Answer 1

确实有一种从Python脚本向Cloud ML Engine提交作业的方法。您可以使用Google Python API Client Library来实现此目的，在我分享的链接中，您可以查看API调用的详细说明。这是一个逐个命令的解释，最后是一个如何把所有东西放在一起的例子。要使用库，您必须先安装它，如this other page中所述。

然后，您感兴趣的方法（用于提交工作）为cloudml.projects.jobs.create()，您可以在developers page中找到有关如何调用它的详细信息。我想你可能有兴趣首先使用REST API，以便熟悉它的工作原理;你可以通过APIs Explorer这样做。下面是用于进行API调用的主体示例：

training_inputs = {'scaleTier': 'CUSTOM',
    'masterType': 'complex_model_m',
    'workerType': 'complex_model_m',
    'parameterServerType': 'large_model',
    'workerCount': 9,
    'parameterServerCount': 3,
    'packageUris': ['gs://<YOUR_TRAINER_PATH>/package-0.0.0.tar.gz'],
    'pythonModule': 'trainer.task',
    'args': ['--arg1', 'value1', '--arg2', 'value2'],
    'region': '<REGION>',
    'jobDir': 'gs://<YOUR_TRAINING_PATH>',
    'runtimeVersion': '1.4'}

job_spec = {'jobId': my_job_name, 'trainingInput': training_inputs}

您应该根据模型的规格进行调整。一旦准备就绪，您可以查看此页面解释how to submit a training job using Python，但简而言之，它应该是这样的：

from oauth2client.client import GoogleCredentials
from googleapiclient import discovery
from googleapiclient import errors

project_name = 'my_project_name'
project_id = 'projects/{}'.format(project_name)

credentials = GoogleCredentials.get_application_default()

cloudml = discovery.build('ml', 'v1', credentials=credentials)

request = cloudml.projects().jobs().create(body=job_spec, parent=project_id)
response = request.execute()

try:
    response = request.execute()
    # Handle a successful request

except errors.HttpError, err:
    logging.error('There was an error creating the training job.'
                  ' Check the details:')
    logging.error(err._get_reason())

您应该能够运行此代码，以便通过Python脚本提交Cloud ML Engine作业。

我希望这可以提供帮助并减轻你提到的文档的不透明度。

直接从Python提交Google Cloud ML Engine作业

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