如何使用fit_generator在GCP上训练Keras模型

Question

我有一个在Keras中开发的ML模型，可以通过调用fit_generator并将其提供给我的自定义生成器来对其进行本地训练。现在，我想使用GCP训练此模型。我一直在关注this article，该视频显示了如何在GCP上训练Keras模型，但没有说明如果我需要将所有数据加载到内存中，进行处理然后将其提供给模型，该怎么办通过发电机。

有没有人知道我有发电机的情况下如何使用GCP？

Answer 1

在下面的示例中，使用函数model_to_estimator将Keras模型转换为estimator；使用GCP不需要此步骤，因为GCP支持编译的Keras模型。如果将模型保留为Keras模型，则可以调用其函数fit（自TensorFlow 1.12开始支持生成器的使用）或fit_generator并将其作为第一个参数传递给生成器。如果它在本地适合您，那么它也应该可以在GCP中工作。我已经能够在GCP中运行与您共享的url中的模型相似的模型，并且可以使用生成器而没有任何问题。

还建议将gcloud ml-engine命令替换为gcloud ai-platform。我建议您遵循this guide，因为它比您链接到的链接要更新的多。