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google-cloud-platform - GCP AI ノートブックが実際に使用する Docker イメージは何ですか? ディープラーニング イメージから Cloud Filestore をマウントできません
いくつかの依存関係 (Python 3.7 など) を追加できるように、カスタム コンテナを使用して AI Platform Notebooks インスタンスを起動したいと考えています。ただし、カスタム コンテナを実行すると、Cloud Filestore からデータをマウントできません。
ドキュメントに従って、このディープ ラーニング イメージを使用してカスタム コンテナーを作成しました。
gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-cpu
私はまだ独自のコンテナーを作成しておらず、カスタマイズをまったく追加していません。gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-cpuカスタム インスタンスのコンソールに接続しました。
Cloud Filestore をマウントしようとすると、次のエラーが表示されます。
ここで、コンソールから TensorFlow 1.15 ノートブックを起動すると (カスタマイズなし)、マウントは正常に機能し、環境はディープラーニング イメージで取得したものとは異なります。特に、ディープラーニング イメージはユーザーとして起動しrootますが、TF 1.15 インスタンスはjupyterユーザーとして起動します。
では、GCP AI ノートブックが実際に使用しているイメージは何ですか? Cloud Filestore をマウントできるようにするには、ディープラーニング イメージにどのような追加のカスタマイズが必要ですか?
python-3.x - 複数の ipynb ファイル (GCP にある) を py ファイルに変換する方法
ipynb ファイルを .py に変換する方法はありますか
ファイル拡張子の変更方法を試しましたが、変換後の (.py) ファイルを実行できません。
ipynb ファイルを .py (nbconvert) に変換する方法も見ましたが、うまくいきませんでした。
----> (nbconvert メソッドは私のローカル マシンで機能しました)
しかし、GCP で操作を実行する必要があります (バケットに保存されているファイル)
以下は、ipynb を py に変換するために使用したコードです。これでは変換できません。
他の方法はありますか？