我使用TensorFlow在本地培训了一个模型，并将其上传到Google Cloud ML Engine。尽管使用gcloud ml-engine local predict的本地测试工作正常，但使用gcloud ml-engine predict的在线预测会因此错误而失败：
{ ＆＃34;错误＆＃34;：＆＃34;预测失败：模型执行期间出错：AbortionError（代码= StatusCode.INVALID_ARGUMENT，details = \＆＃34; NodeDef提及attr＆＃39; output_type＆＃39;不在Op中output：int64; attr = T：type，allowed = [DT_FLOAT，DT_DOUBLE，DT_INT64，DT_INT32，DT_UINT8，DT_UINT16，DT_INT16，DT_INT8，DT_COMPLEX64，DT_COMPLEX128，DT_QINT8，DT_QUINT8，DT_QINT32，DT_HALF]; attr = Tidx：type，default = DT_INT32，allowed = [DT_INT32，DT_INT64]＆gt ;; NodeDef：dnn / head / predictions / class_ids = ArgMax [T = DT_FLOAT，Tidx = DT_INT32，_ output_shapes = [[ - 1]]，output_type = DT_INT64，_device = \＆＃ 34; / job：localhost / replica：0 / task：0 / cpu：0 \＆＃34;]（dnn / head / logits，dnn / head / predictions / class_ids / dimension）\ n \ t [[Node：dnn / head / predictions / class_ids = ArgMax [T = DT_FLOAT，Tidx = DT_INT32，_output_shapes = [[ - 1]]，output_type = DT_INT64，_device = \＆＃34; / job：localhost / replica：0 / task：0 / cpu：0 \＆＃34;]（dnn / head / logits，dnn / head / predictions / class_ids / dimension）]] \＆＃34;）＆＃34; }
答案 0 :(得分：1)
问题是TensorFlow的不同版本：我本地计算机上的1.4.1，我用于培训，1.2用于Google Cloud。您可以在使用CLI工具时指定版本，但不能使用Google Cloud Web控制台，因此解决方案是使用gcloud ml-engine versions create和--runtime-version=1.4参数。
这个答案有所帮助（尽管还有另一条错误消息）：https://stackoverflow.com/a/48080666/903919