Question

我一直在使用[ml-engine] [1]作为生产环境，现在我希望使用unittest软件包在其中运行单元测试。

这是我正在运行的脚本（run_tests.py）：

import unittest
from fruad_score_other_subpackage.fruad_score_globals import globals
logger = globals['logger']

class Test_all_flow(unittest.TestCase):

    def test_supervised_model_has_varianve_in_results(self):
        unique_prediction_count=2
        self.assert_(unique_prediction_count>0)

if __name__ == '__main__':
    logger.info('No Running:') #Just to make sure ml engine is running
    unittest.main()

这是运行它的bash脚本：

#!/usr/bin/env bash

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=".......json"
    PROJECT_ID='.....'
    BUCKET_ID='machine_learning_datasets/fruad_score'
    now=$(date +"%Y%m%d_%H%M%S")
    JOB_NAME="fruad_score_testing__$now"
    JOB_DIR="gs://machine_learning_datasets/fruad_score"
    REGION="us-east1"
    PYTHON_VERSION='3.5'
    RUNTIME_VERSION='1.12'

    TRAINER_PACKAGE_PATH="./trainer/"
    PACKAGE_STAGING_PATH="gs://machine_learning_datasets/fruad_score"
    CLOUDSDK_PYTHON="/usr/bin/python"
    PACKAGES="globalclass-0.1.tar.gz"
    MAIN_TRAINER_MODULE="trainer.run_tests"

    gcloud ml-engine jobs submit training $JOB_NAME \
      --job-dir $JOB_DIR \
      --package-path $TRAINER_PACKAGE_PATH \
      --packages $PACKAGES \
      --module-name $MAIN_TRAINER_MODULE \
      --region $REGION \
      --runtime-version=$RUNTIME_VERSION \
      --python-version=$PYTHON_VERSION \
      --config trainer/config/config_train.json \

查看日志，我收到以下错误：

No Running:
.....
run_tests.py: error: unrecognized arguments: --job-dir

哪个表示该进程已运行，但是在激活unittest.main()

时崩溃了

为什么它没有运行测试？为什么突然要求job-dir（注意，在--job-dir标志中传递了工作ID）？还有什么其他方法可以在ML引擎上运行测试？

在MLengine中运行单元测试（返回无法识别的参数：--job-dir）

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