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python - MLflow を使用して 3 つ以上の次元を持つ入力形状を必要とするモデルを使用して予測を行う方法は?
tensorflow (keras) ベースのモデルを mlflow に実装しようとしていますが、それがどのように機能するか、そしてそれが私たちのニーズに合っているかどうかを学びます。私はtensorflowウェブサイトHere the linkからFashion MNISTの例を実装しようとしています
このコードを使用して、モデルをトレーニングし、mlflow に正常に記録することができました。
次に、models serve サブコマンドでサービスを提供しています。
問題は、私が予測できないことです:
次のエラーが表示されます。
上記のコードは、1 次元モデルで正常に機能しました
エラーは、pandas DataFrame が 2 次元のデータ構造であり、代わりにモデルが 3 次元の入力を必要とするという事実に関連しているようです。
エラーの最新の単語「...but got array with shape (1, 28)」。入力形状は代わりに (1, 28, 28) にする必要があります
この種のモデルを mlflow で使用する方法はありますか? pandas データフレームの代わりに入力として直接 numpy 配列をシリアル化して送信する方法はありますか?
python-3.x - MLflow: アクティブな実行 ID が環境の実行 ID と一致しません
OS: Ubuntu 18
パイソン: パイソン 3.6
MLフロー: 1.4
MLflow プロジェクトを実行しようとしています。これが私のプロジェクトです：
MLflow
conda.yaml
main.py
prep_data.py
Learn.py
リスト項目
プロジェクトは、このリポジトリに大きく基づいています: https://github.com/mlflow/mlflow/tree/master/examples/multistep_workflow
MLflow プロジェクトと main.py スクリプトを使用して、prep_data スクリプトと学習スクリプトの両方を実行しようとしています。エントリーポイントとして。実行には、次のコマンドを使用します。mlflow run . -P experiment_name=testproject
しかし、次のエラーが表示されます。
エラーを正しく理解しているかどうかはわかりませんが、複数の実験を使用していると言っているようです。ただし、使用しているのは 1 つ (testproject) だけであると確信しています。SOとGithubの問題を閲覧すると、環境変数を設定する必要があることが示唆されましたMLFLOW_TRACKING_URIが、その設定方法については述べられていませんでした。したがって、私は 2 つの異なる方法を試しました: 1) MLflow プロジェクトを実行する前にエクスポートします: $ export MLFLOW_TRACKING_URI='http://127.0.0.1:5099'
2) Python を使用して main.py スクリプトの先頭に設定します:os.environ['MLFLOW_TRACKING_URI'] = 'http://127.0.0.1:5099'
どちらも効果がありませんでした。ここで私のプロジェクトを見ることができます：
main.py
prep_data.py
この問題を解決する方法についてのアイデアがあれば幸いです。
どうもありがとうございました！
乾杯、ラファエル
python - MLFlow プロジェクトで conda 実行可能ファイルが見つからない
MLFlow Web サイトのチュートリアルに従っています。train.py を実行でき、mlflow ui は正常に機能しました。プロジェクトをパッケージ化すると、env 変数 MLFLOW_CONDA_HOME を使用しようとしますが、conda が見つかりません。変数を anaconda3/condabin のパスに設定しようとしましたが、実行可能ファイルが見つからないようです。これは私が得るエラーです: ERROR mlflow.cli: === Could not find Conda executable at /anaconda3/condabin\bin/conda. https://conda.io/docs/user-guide/install/index.htmlの指示に従って Conda がインストールされていることを確認します。MLFLOW_CONDA_HOME 環境変数を Conda 実行可能ファイルのパスに設定することで、特定の Conda 実行可能ファイルを探すように MLflow を構成することもできます ===
パスの最後に \bin/conda を追加することが問題のようです。mlflow がそれを行っている理由がわかりません。conda envのpython.exeに設定しようとしましたが、うまくいきませんでした。Anaconda フォルダーのどこにも bin/conda フォルダーが見つかりません。