作业不生成 /export 目录

Question

我正在按照 the guide 部署之前生成作业的模型：

$ gcloud ml-engine jobs submit training testX 
    --job-dir="gs://testxxx/run1"
    --package-path=trainer
    --module-name=trainer.task
    --region us-central1
    --runtime-version=1.0

当我看到输出路径的内容时，我没有看到 "export" 目录，只有这个：

$ gsutil ls -r $OUTPUT_PATH
gs://testxxx/run1/:
gs://testxxx/run1/
gs://testxxx/run1/packages/:
gs://testxxx/run1/packages/fcd2eee0ae2b155ccb3b644c26cf75d6cf81b2dd068122690c9a4baf8ff8e8f5/:
gs://testxxx/run1/packages/fcd2eee0ae2b155ccb3b644c26cf75d6cf81b2dd068122690c9a4baf8ff8e8f5/trainer-0.1.tar.gz

我是不是忘记了什么步骤？

Answer 1

您提交的代码负责导出模型。您可以在 ; please reference SavedModel docs.

上找到示例

您的模型的输入和输出当然会特定于您的模型，但为了方便（并稍作修改），这里是来自 post 的代码：

### BUILD THE PREDICTION GRAPH
in_image = tf.placeholder(tf.uint8, shape=(None,))
out_classes = build_prediction_graph(in_image)

### DEFINE SAVED MODEL SIGNATURE
inputs = {'image_bytes': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(in_image)}
outputs = {'prediction': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(out_classes)}
signature = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
    inputs=inputs,
    outputs=outputs,
    method_name='tensorflow/serving/predict'
)

### SAVE OUT THE MODEL
b = saved_model_builder.SavedModelBuilder('new_export_dir')
b.add_meta_graph_and_variables(sess,
                               [tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
                               signature_def_map={'serving_default': signature})
b.save()

作业不生成 /export 目录

Job not generating /export directory

google-cloud-ml

google-cloud-ml-engine