向MLEngine气流运算符提供参数

Question

我已经能够使用gcloud ml-engine sumbit job CLI进行成功训练。然后，我从成功作业的控制台培训输入中复制了“ args”值。

"args": [
    "--output_dir=gs://composer-models/flowers/trained_cnn",
    "--train_steps=1000",
    "--learning_rate=0.01",
    "--batch_size=40",
    "--model=cnn",
    "--augment",
    "--batch_norm",
    "--train_data_path=gs://cloud-ml-data/img/flower_photos/train_set.csv",
    "--eval_data_path=gs://cloud-ml-data/img/flower_photos/eval_set.csv"
  ]

但是现在，当我尝试提供这些以使用气流MLEngineTrainingOperator来运行作业时，出现以下错误：

即使参数与使用gcloud的成功运行中使用的参数相同。

这是应该解析task.py文件中的args的部分：

  parser.add_argument(
      '--learning_rate',
      help='Initial learning rate for training',
      type=float,
      default=0.01
  )

Answer 1

用于培训师的论点应传递到training_args中的MLEngineTrainingOperator。 在此处检查操作员的文档。 http://airflow.apache.org/integration.html#mlenginetrainingoperator

从错误消息中，我怀疑您仅在--learning_rate中为--batch_size和task.py添加了参数？