Question

我想使用Google Cloud Functions部署以tensorflow作为后端的，以JSON（包括HDF5中的权重）保存的keras模型。

当我未在requirements.txt中指定tensorflow时，部署成功。尽管在GCP中测试该功能时，我得到了一条错误消息，指出找不到tensorflow。

Error: function crashed. Details:
No module named 'tensorflow'

首先，我发现Google没有为环境提供预安装的tensorflow感到很奇怪。

但是现在，如果我在requirements.txt中指定了tensorflow，则部署失败并显示错误消息

ERROR: (gcloud.beta.functions.deploy) OperationError: 
code=3, message=Build failed: USER ERROR:
`pip_download_wheels` had stderr output:
 Could not find a version that satisfies the 
requirement tensorflow (from -r /dev/stdin (line 5)) 
(from versions: )
No matching distribution found for tensorflow (from -r 
/dev/stdin (line 5))

是否可以通过Cloud Functions获得tensorflow或Google故意阻止安装以使我们能够使用ML Engine？

Answer 1

编辑：Tensorflow 1.13.1 now supports Python 3.7.

上一个答案：

Google Cloud Functions当前没有使用tensorflow的方法。

但是，这并不是因为Google故意阻止了它：tensorflow package仅提供了CPython 2.7、3.3、3.4、3.5和3.6的内置发行版，而是the Cloud Functions Python runtime is based on Python version 3.7.0，所以pip（正确）找不到任何兼容的发行版。

当前有some compatibility issues with TensorFlow and Python 3.7，但是一旦修复，tensorflow应该可以安装在Google Cloud Functions上。不过，到目前为止，您必须使用ML Engine。

使用TensorFlow作为依赖项部署Google Cloud Functions

1 个答案: