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このGoogle ドキュメントに基づいて、ターミナルでこれを呼び出すことにより、 Computer Vision API リクエストのトークンを生成できますgcloud auth application-default print-access-token。ただし、Python コードからリクエストを呼び出して、以下のような Python コードから生成しようとしています...

コードはこのドキュメントページに基づいています

トークンは生成されますが、ツールによって生成されたトークンとは長さが異なりgcloudます。

を呼び出すのが最も簡単で迅速な汚い修正であることはわかっていますos.system('gcloud auth application-default print-access-token')。ただし、可能であれば汚い方法を実行したくなく、正しい方法でトークンを生成したいと考えています。

Google Cloud AutoML を使用してカスタム モデルをトレーニングしました。Googleが提供するスクリプトを使用して、アクセスしようとしています。

あらゆる方法で「コンテンツ」を変化させようとしました。ここで提供される情報も参照しました。確かに、キーファイルへの正しいパスを提供しました。また、プロジェクト ID とモデル ID を確認しました。私はサービス アカウントを持っています。課金も有効です。

その結果が予測であることを期待しています。

私の結果は次のようになります。

画像のアップロードからすべての予測を表示しようとしています。現在、1 つの予測のみが表示されます。score_threshholdを 0に設定すると、すべての予測ではなく、最も可能性の低い予測のみが表示されます。

別の投稿では、しきい値を低く設定することを提案していましたが、出力が増えません。ありがとう

回帰のためにRautoml()でパッケージの関数を使用しています。H2o

モデルの構築に「aml」という名前を使用していると考えてください。

のリーダーボードにautoml()は、パフォーマンスの高いモデルが表示されます。h2o.varimp() 関数を使用して予測子の重要性を出力しh2o.varimp_plot()、リーダー モデル (automl 関数によって与えられる最適なモデル) のみの関数を使用して同じグラフをプロットすることができます。

リーダーボードのすべてのモデルの予測子の変数の重要度を出力し、上記の 2 つの関数を使用してグラフをプロットする方法はありますか?

rest api を使用して h2o で AutoML を実行したいですか? URL が /99/AutoMLBuilder であることはわかっています。しかし、どうすればパラメーターを送信できるかわかりません。公式サイトにサンプルコードはありません。パラメータがフラットなので、curl を使用してモデルのインポート/エクスポートにアクセスできます。しかし、AutoML のパラメーターがネストされているようで、サンプル コードやパラメーターの形式に関する回答が見つかりません。

H20 の AutoML 関数を実行すると、突然次のエラーが表示されます。これは、インターネット上のどこにも見つかりませんでした。

エラーメッセージ：

引数のオブジェクト「ダミー」が見つかりません: model_id

前に同じコードを問題なく実行しましたが、データセットに機能を追加した後にのみエラーが発生しました (すべての機能は数値であり、データは機密であるため、実際の例を投稿できません)。

以前にこのエラーに遭遇して解決した人はいますか?

完全なエラー メッセージ:

R セッション情報:

ウェブサイトからテキストを取得し、それを Google Cloud のカスタム AutoML Natural Language モデルで実行し、予測データを画面に表示する Chrome 拡張機能を作成しようとしています。

OAuth2 を使用して認証しようとしましたが、許可拒否エラーが発生しました。ドキュメントでは、代わりにサービス アカウントを設定するように指示されています。Chrome 拡張機能をサービス アカウントにする方法はまだわかりませんが、別の Node.JS サーバーをセットアップし、その方法でクエリをリレーする必要があると示唆する人を見つけました。

manifest.js には次のものがあります。

そして background.js には次のものがあります。

これは、ドキュメントに記載されている curl リクエストをフェッチ リクエストに変換したものです。私は得ています

私の知る限り、アカウントは適切に設定され、Google Cloud 側で権限が付与されています。誰かがここで何が起こっているかを見ていますか?

私は Google Cloud AutoML Vision をテストしています。トレーニング プロセスを完了し、エクスポートされたエッジ デバイス tflite モデル、10 万を超える画像、25 のラベルがあります。

次の 2 つのチュートリアルの手順と、以下のリポジトリのコードに従ってください: https://cloud.google.com/vision/automl/docs/edge-quickstart https://cloud.google.com/vision/automl/docs/tflite -android-tutorial https://github.com/googlecodelabs/tensorflow-for-poets-2/tree/master/android/tflite

問題はカスタム tflite の問題ではなく、チュートリアルで説明されていないある種の互換性の問題であると想定しています (エラーまたは古いためですか?)

上記の github リポジトリに含まれている事前トレーニング済みのモデルを使用したサンプル アプリは、変更なしで動作します。tflite パッケージを交換し、チュートリアルで要求されたコード変更を行うと、BufferOverflowException が発生します。

問題はカスタム tflite の問題ではなく、チュートリアルで説明されていないある種の互換性の問題であると想定しています (エラーまたは古いためですか?)

上記の github リポジトリに含まれている事前トレーニング済みのモデルを使用したサンプル アプリは、変更なしで動作します。tflite パッケージを交換し、チュートリアルで要求されたコード変更を行うと、BufferOverflowException が発生します。

try/catch ブロックでコードがクラッシュします (何が起こっているのかを詳しく確認するために私が追加しました)

上記のリンクのチュートリアルの指示に従って、インポートされた tflite モデルがクラッシュします。

autoML を使用して R でモデルをトレーニングすると、次の方法でモデルのリーダーボードを表示できます

を介して最適なモデルにアクセスできます

ただし、2nd best モデル、3rd best モデルなども実験してみたいと思います。どうすればアクセスできますか?

作成した Auto ML Table モデルで予測を試みています。

CURL で問題なく実行できます。(ベアラー トークンを使用して)https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/{{project-id}}/locations/us-central1/models/{{model-id}}:predict次のデータをこのパスに POST します。

PHP で同じことをしようとしていますが、正しいペイロードを生成できません。

Table モデルであるため、Row が必要であることに注意してください。詳細はこちら: https://cloud.google.com/vision/automl/docs/reference/rest/v1beta1/projects.locations.models/predict#examplepayload

これはエラーです：

これは私のコードです:

次の応答を期待しています。