我正在尝试遵循Github上GoogleCloudPlatform的training-data-analyst教程。我在本地计算机上重新创建了文件结构,然后继续进行本地培训。
本教程中的本地训练模型命令如下:
> OUTPUT_DIR=rl_model
> JOBNAME=rl_train_$(date -u +%y%m%d_%H%M%S)
> REGION=us-central1
> PACKAGE_PATH=$PWD/rl_model_code/trainer
> export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:${PWD}/rl_model_code
> rm $OUTPUT_DIR
>
> gcloud ml-engine local train\
> --package-path=$PACKAGE_PATH\
> --module-name=trainer.task\
> --\
> --outdir=$OUTPUT_DIR
本教程中给出的实际说明似乎已过时,例如--outdir
应该是--job-dir
,而gcloud ml-engine
应该是gcloud ai-platform
。
我运行以下工作命令,这些命令在official google docs中的另一个教程中起作用:
gcloud ai-platform local train --package-path trainer --module-name trainer.task --job-dir rl-model
我没有收到任何错误,但是未创建输出目录。这是控制台输出:
/anaconda3/envs/.../.../python3.6/site-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
from ._conv import register_converters as _register_converters
Usage:
trainer.task --outdir=<name>
[--eval]
[--n_games_per_update=<N>]
[--n_hidden=<N>]
[--discount_rate=<rate>]
[--learning_rate=<rate>]
Options:
-h, --help Show this screen and exit.
--eval If in eval, make a gif.
--outdir=<name> Location to save model (or of saved model if eval).
--n_games_per_update=<N> Number of games to play. [default: 10]
--n_hidden=<N> # of hidden units [default: 10]
--discount_rate=<rate> Reward discount rate. [default: 0.95]
--learning_rate=<rate> Learning rate. [default: 0.01]
关于为何未创建作业目录的任何建议?我该如何解决?预先感谢。
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您混合了gcloud参数和python培训者参数。
# GCloud command with the gcloud param
> gcloud ml-engine local train\
> --package-path=$PACKAGE_PATH\
> --module-name=trainer.task\
# Don't forget the -- which specifies the end of gcloud params and the beginning of the python params
> --\
# Python params
> --outdir=$OUTPUT_DIR
AI-Engine是ml-engine的新名称。所有文档/示例不是最新的。甚至是官方文档(请查看url名称!)。但这是同一回事。