Google 云平台培训问题

Question

系统信息

OS 平台和发行版：Windows 10 64 位
TensorFlow 安装自（源或二进制）：二进制
TensorFlow 版本：1.4.0
Python 版本 3.5.2（v3.5.2:4def2a2901a5，2016 年 6 月 25 日，22:18:55）
GPU：nVidia GeForce 755M 2GB CPU：Intel x64-64 Intel Core i5-4200M CPU @2.50Ghz, 8GB内存

描述问题 我可以在本地训练模型。准确性不错，但我想尝试使用 GCP 来获得类似的结果。我遵循了此处提到的 google 文档：

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_on_cloud.md

https://medium.com/google-cloud/object-detection-tensorflow-and-google-cloud-platform-72e0a3f3bdd6

当我尝试运行使用以下命令在云端进行培训时：

gcloud ml-engine jobs submit training object_detection_188001 \ --job-dir=gs://weeddetection/train \ --packages dist/object_detection-0.1.tar.gz,slim/dist/slim-0.1.tar.gz \ --module-name object_detection.train \ --region us-central1 \ --config object_detection/samples/cloud/cloud.yml \ --train_dir=gs://weeddetection/train \ --pipeline_config_path=gs://weeddetection/data/ssd_mobilenet_v1_pets.config

我收到以下错误：

ERROR: (gcloud.ml-engine.jobs.submit.training) unrecognized arguments:
  \
  \
  \
  \
  \
  \
  --train_dir=gs://weeddetection/train
  \
  --pipeline_config_path=gs://weeddetection/data/ssd_mobilenet_v1_pets.config
weeddetection is my GC bucket name and 188001 is my shell ID.

Answer 1

当您包含 --train-dir 和 --pipeline_config_path 等自定义选项时，您需要将它们放在命令的末尾。您还需要使用 -- 分隔命令的选项和您的选项。试试这个：

gcloud ml-engine jobs submit training object_detection_188001 --job-dir=gs://weeddetection/train --packages dist/object_detection-0.1.tar.gz,slim/dist/slim-0.1.tar.gz --module-name object_detection.train --region us-central1 --config object_detection/samples/cloud/cloud.yml -- --train_dir=gs://weeddetection/train --pipeline_config_path=gs://weeddetection/data/ssd_mobilenet_v1_pets.config

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