問題タブ [google-cloud-ml]

しばらく前に、Google Cloud ML で複数のジョブを実行しようとしました。そして、「Allowe number of instances exceeded」という行でエラーが発生して失敗していました。しかし、もう一度試してみると、一度に複数のトレーニング ジョブを実行できました。この価格はどのように計算されますか? 両方に同じプロジェクトを使用していることを考慮して、別のジョブが既に実行されている場合に、ML トレーニング/再トレーニング ジョブをキューに入れる方法/(必要) はありますか?

昨日、無料サブスクリプションの有効期限が切れ、GCML サービスに登録しました。しかし、GCS または GCML リソースにアクセスできず、アクセス拒否エラーが発生します。コンソールのジョブページにアクセスしようとすると、次のエラーが表示されます

project_number:836740678279 のクォータ エラー -- 「管理 (CRUD) リクエスト」グループの API 呼び出しに許可されている Cloud ML クォータを超えています。https ://console.cloud.google.com/apis/api/ml.googleapis を参照してください詳細については、 .com/quotasをご覧ください。

ただし、クォータの制限は 1 日あたり 10,000 で、その日は 105 しか使いませんでした (エラー メッセージで指摘されているようにグラフに表示されます)。

Python で書かれたApp EngineアプリケーションでGoogle の Machine Learningを使いたいです。

このアプリケーションは、調査の性質 ( Kohonenの SOMを使用したデータ クラスタ化) のため、使用する前に毎回 TensorFlow モデルを再トレーニングする必要があります。

次の質問があります。

App Engineベースのアプリは、機械学習に命令して、入力データを使用してモデルをトレーニングできますか? App Engineベースのアプリは、入力ベクトルをMLに送信して、結果 (このベクトルが属するクラスタ) を取得できますか? すべてが可能である場合、それを行う方法は?

これから何もできない場合、App Engineベースのアプリを使用するために使用できる他のアーキテクチャはありますTensorFlowか?

私はこのことについて話します：

CloudML で MNIST の分散バージョンを使用していますが、トレーニング フェーズ中に表示されるログを理解できません。

一度に 200 以上のサンプルをランダムにバッチ処理しています。

通常は反対であるのに、Train acc/loss と Eval acc/loss の間にこのようなギャップがあるのはなぜですか?

また、グローバルステップとローカルステップの違いは何ですか?

私が話しているコードはhereです。task.py は、グラフが作成されるファイルである model.py を呼び出しています。