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Google クラウドの機械学習を使用しています。さまざまな画像を識別したいと思います。これで、さまざまなタイプの画像 (テンソルフローの開始モデルを使用) でモデルをトレーニングし、結果を使用して Google 機械学習でバージョンを作成しました。

新しい画像に関する予測を取得するにはどうすればよいですか? 私を助けるアイデアはありますか？

どうもありがとう！

私は Google クラウド ML に取り組んでおり、jpeg 画像で予測を取得したいと考えています。これを行うには、次を使用したいと思います。

gcloud beta ml predict --instances=INSTANCES --model=MODEL [--version=VERSION]

( https://cloud.google.com/ml/reference/commandline/predict )

インスタンスは、画像に関するすべての情報を含む json ファイルへのパスです。jpeg 画像から json ファイルを作成するにはどうすればよいですか?

どうもありがとう！！

トレーニング ジョブが次のエラーで失敗しています: NotFoundError: Unsuccessful TensorSliceReader constructor: Failed to find any matching files for gs://my_file_name/train/model.ckpt-2-?????-of-00001 [[Node: save/RestoreV2_29 = RestoreV2[dtypes=[DT_FLOAT], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](_recv_save/Const_0, save/RestoreV2_29/tensor_names, save/RestoreV2_29/shape_and_slices) ]] オペレーション u'save/RestoreV2_29' が原因で、... で定義されています

Google Cloud Storage を確認したところ、そのファイル (gs://my_file_name/train/model.ckpt-2*) が存在します。なぜそれが見つからないのですか？

Cloud ML を使用する Google クラウド プロジェクト用に Google クラウド シェル環境をセットアップしようとしています。

私は彼らのセットアップページ自体の指示に従っています：

セットアップ | Google Cloud 機械学習

私は自分でこのコマンドを実行しましたcloud shell：

カール https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/cloudml-samples/master/tools/setup_cloud_shell.sh | バッシュ

この出力トレースの最後の部分は次のとおりです。

• echo '成功！お使いの環境には、必要なツールと依存関係があります。成功！環境には、必要なツールと依存関係があります。

このコマンド:

export PATH=${HOME}/.local/bin:${PATH}

出力を生成しません。

そして最後に、環境をチェックするコマンド:

カール https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/cloudml-samples/master/tools/check_environment.py | パイソン

次の出力が生成されます。

生成する必要がある場合:

「成功です。環境は正しく構成されています。」スクリプトが正常に終了したとき。

セットアップの次の部分に進むことができるように、これを解決する方法を教えてください。

私は機械学習に取り組んでおり、Google Cloud ml サービスを使用したいと考えています。

この時点で、Tensorflow の retrain.py コード ( https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py#L103 ) を使用してモデルをトレーニングし、エクスポートしました結果を cloudml に出力します (export および export.meta ファイル)。ただし、コマンド ( https://cloud.google.com/ml/reference/commandline/predict )を使用して新しいデータを予測しようとすると:

常に同じ結果を返します (異なるデータを予測したい)。それはどのように可能ですか？

私のデータは、jpeg からテキスト形式でデコードされた画像です。

何か提案はありますか？

ローカル tensorflow モデルをエクスポートして Google Cloud ML で使用し、予測を実行しようとしています。

私はmnist data を使用した tensorflow サービングの例に従っています。入力/出力ベクトルの処理方法と使用方法にはかなりの違いがあり、オンラインの典型的な例では見られません。

署名のパラメーターを設定する方法がわかりません:

これが私のコードの残りの部分です：

これを Google Cloud ML にアップロードして使用するための正確な手順は何ですか? 彼らのウォークスルーは、ローカル マシンではなく、クラウド自体でトレーニングされたモデル向けのようです。

Google Code Lab TensorFlow for Poets のretrain.pyファイルを使用してインセプション モデルをローカルで再トレーニングし、Google Cloud 機械学習サービスを使用して予測を行いたいと考えています。

具体的には、retrain.py ファイルを変更したいので、TensorFlow アプリケーションを準備します。

gcloud beta ml predict --instances=INSTANCES --model=MODEL

（つまり、予測のみ。Google Cloud ML トレーニングは必要ありません。ala Gloud beta ml ジョブはトレーニングを送信します）。

モデルの準備 で説明されているように、 retrain.py ファイルを変更する必要があることを概念的に理解しています。

しかし、変更後の retrain.py ファイル内のすべてのコード行を示す完全な回答はありません。また、Google Code Lab TensorFlow for Poets と Pete Warden のインセプションの再トレーニングに関するスクリーンキャストの人気により、これが TensorFlow コミュニティ内の画像分類の非常に一般的な例であることが予想されます。これは、答えがコミュニティの多くの人に利益をもたらすことを意味します。

モデルの準備で説明されているように変更された後の retrain.py ファイルのバージョンで誰かが答えてくれますか?

注 1: 回答がないことを確認するために質問を調査しました…

… Davide Biraghi によって尋ねられ、JoshGC によって回答された質問「Q: Google 機械学習で画像を予測する方法」は、Google Code Lab TensorFlow for Poets でインセプション モデルを再トレーニングする retrain.py ファイルへの変更を示していません。

… KlezFromSpace によって尋ねられ、rhaertel80 によって回答された質問 (Robert Lacok による有益なコメント付き) 「Q: 再訓練されたインセプション モデルを Google クラウド機械学習に展開する」は、次のように変更された後、retrain.py ファイル内のすべてのコード行を表示しません。出力の定義; 入力の作成; 可変バッチ サイズのサポート。インスタンス キーの使用。入力コレクションと出力コレクションをグラフに追加します。最終モデルのエクスポート (保存)。(上記のモデルの準備を参照してください。)

… Vinkeet Kaushik による質問と Robert Lacok による回答 (mrry による有益なコメント付き) 「Q: 基本的な Tensorflow モデルを Google Cloud ML にエクスポートする」は、Google Code Lab で Inception モデルを再トレーニングする retrain.py ファイルに固有のものではありません詩人のための TensorFlow。

注 2: 予測対象の jpeg 画像は、

gcloud beta ml predict --instances=INSTANCES --model=MODEL

ここで、INSTANCES は、Davide Biraghi が尋ね、rhaertel80 が回答した「Q: How convert a jpeg image into json file in Google machine learning」という画像に関する情報を含む JSON ファイルへのパスです。

注 3: 変更した retrain.py ファイルによって保存された EXPORT および EXPORT.META ファイルを、Google Cloud Console で MODEL を作成するために使用する URL に手動で保存すると仮定します。