Google 云机器学习 FAILED_PRECONDITION

Question

我正在尝试使用 Google Cloud ML 来托管 Tensorflow 模型并获得预测。我有一个已上传到云端的预训练模型，并在我的 Cloud ML 控制台中创建了一个模型和版本。

我按照说明 from here 准备了我的数据以请求在线预测。对于 Python 方法和 glcoud 方法，我得到相同的错误。为简单起见，我将 post gcloud 方法：

I 运行 gcloud ml-engine predict --model spell_correction --json-instances test.json 其中 test.json 是我的输入数据文件（一个名为 instances 的 JSON 数组）。我得到以下结果：

ERROR: (gcloud.ml-engine.predict) HTTP request failed. Response: {
  "error": {
  "code": 400,
  "message": "Precondition check failed.",
  "status": "FAILED_PRECONDITION"
  }
}

我怎样才能获得有关此的更多详细信息？当我尝试通过 Python 并且我有一个包含错误的 googleapiclient.http.HttpRequest 对象时，会发生同样的错误。我只想知道除了这个一般错误之外为什么会发生这个错误。有谁知道如何通过 Python 方法或 gcloud 方法获取更多详细信息？我假设因为它是相同的错误，所以它是相同的根本原因。

gcloud ml-engine models list 的输出：

NAME              DEFAULT_VERSION_NAME
spell_correction  testing

gcloud ml-engine versions list --model spell_correction

的输出

NAME     DEPLOYMENT_URI
testing  gs://<my-bucket>/output/1/

test.json: {"instances": [{"tokens": [[9], [4], [11], [9]], "mask": [[18], [7], [12], [30]], "keep_prob": 1.0, "beam": 64}]}

我对模型的输入：

tokens: tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, None])

mask: tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, None])

keep_prob: tf.placeholder(tf.float32)

beam: tf.placeholder(tf.int32)

当通过 python 调用时，request_body 只是 test.json 作为字符串。

Answer 1

旁注：您是否首先尝试使用您的模型 "local predict" (https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/ml-engine/local/predict)？您也许可以先在那里获得更多信息。

Answer 2

在与 Google Cloud ML 支持人员交谈后，我开始使用它。

我注意到的主要问题是 test.json 中的所有数据在发送到您的模型时都包含在一个列表中。我通过从上面文件中的 tokens 和 mask 中删除外部列表来解决这个问题。我还将 keep_prob 和 beam 更改为常量，因为我不希望它们能够针对我所做的每个预测进行更改。

作为一般性建议，通过 Python 调用提供的错误消息对我来说比来自 gcloud ml-engine predict 的错误消息有用得多。还要确保使您的 gcloud 安装保持最新，他们几乎一直在进行修复。

Google 云机器学习 FAILED_PRECONDITION

Google Cloud ML FAILED_PRECONDITION

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