我尝试过这个例子：https://cloud.google.com/ml-engine/docs/flowers-tutorial。我将所有代码输入到Cloud Shell窗口中。但是，当我进入以下行时：
python trainer / preprocess.py \ --input_dict“$ DICT_FILE”\ --input_path“gs：//cloud-ml-data/img/flower_photos/eval_set.csv”\ --output_path“$ {GCS_PATH} / preproc / eval”\ --cloud
云外壳崩溃/关闭。
我做错了什么？
由于
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在学习本教程时，有几点需要考虑。
首先，您应该确保已激活Cloud ML Engine API和Dataflow API。
机器人服务帐户：service- [项目编号] @ dataflow-service-producer-prod.iam.gserviceaccount.com应该可以访问您的项目。您可以在“IAM”中在控制台中查看它。
在声明变量步骤中，所有变量都具有正确的值非常重要。我建议你在执行Python脚本之前检查每个变量的值（使用echo $VARIABLE变量的值将在控制台中显示。）
请注意，每次关闭shell时，您都需要安装项目所需的所有依赖项，并运行命令：sudo pip install -r requirements.txt。避免这种情况的一种方法是使用virtualenv建立一个独立的Python环境（您可以获得有关它的更多信息here），然后您只需要在该环境中安装一次所需的依赖项。