Question

我看过此线程，但无济于事。 google cloud machine learning error

我调用了经过服务帐户验证的ML引擎API versions.create endpoint，但出现此错误
directory is expected to contain exactly one of: [saved_model.pb, saved_model.pbtxt]

但是deploymentUri中引用的目录实际上仅包含saved_model.pb，所以我不明白为什么会收到此错误...

我的代码：

body = {
        u"name": version_name,
        u"description": description,
        u"runtimeVersion": current_default_version.get(u"runtimeVersion"),
        u"framework": current_default_version.get(u"framework"),
        u"pythonVersion": current_default_version.get(u"pythonVersion"),
        u"deploymentUri": deployment_uri
 }
 request = ml_client.projects().models().versions().create(parent=get_query_name(model_name), body=body)
 operation = request.execute()

身体

{
    'name': 'test',
    'runtimeVersion': '1.0',
    'pythonVersion': '2.7',
    'framework': 'TENSORFLOW',
    'deploymentUri': 'gs://XXX/keras/YYY/1/export'
}

请注意：
-我的ML服务帐户对Cloud Storage存储桶具有管理员权限
-我用于服务帐户的服务帐户具有ML模型的所有者权利

Answer 1

您可以检查您的deploymentUri是否正确？通常，导出目录包含一个名称为时间戳的子目录

Google Cloud Machine Learning API：错误目录应该完全包含以下其中一项：[saved_model.pb，saved_model.pbtxt]

1 个答案: