错误的 python 版本上的 ML 引擎批量预测运行

Question

所以我在 python 3.5 中注册了一个 tensorflow 模型，我想运行使用它进行批量预测作业。我的 API 请求正文如下所示：

{
  "versionName": "XXXXX/v8_0QSZ",
  "dataFormat": "JSON",
  "inputPaths": [
    "XXXXX"
  ],
  "outputPath": "XXXXXX",
  "region": "us-east1",
  "runtimeVersion": "1.12",
  "accelerator": {
    "count": "1",
    "type": "NVIDIA_TESLA_P100"
  }
}

然后批量预测作业运行s 和 returns "Job completed successfully."，然而，它完全不成功，并始终为每个输入抛出以下错误：

Exception during running the graph: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. [[node convolution_layer/conv1d/conv1d/Conv2D (defined at /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/google/cloud/ml/prediction/frameworks/tf_prediction_lib.py:210) = Conv2D[T=DT_FLOAT, data_format="NCHW", dilations=[1, 1, 1, 1], padding="VALID", strides=[1, 1, 1, 1], use_cudnn_on_gpu=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](convolution_layer/conv1d/conv1d/Conv2D-0-TransposeNHWCToNCHW-LayoutOptimizer, convolution_layer/conv1d/conv1d/ExpandDims_1)]] [[{{node Cast_6/_495}} = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_789_Cast_6", tensor_type=DT_INT64, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]()]]

我的问题是：

为什么批处理作业报告成功，而实际上它完全失败了？
在上面的异常中它提到了 python 2.7... 但是模型注册为 python 3.5 并且无法使用 [= 指定 python 版本38=]。为什么批量预测使用 2.7？
一般情况下我可以做些什么来完成这项工作？
这与我的加速器选项有什么关系吗？

Answer 1

批量预测开发人员的回复：“我们还没有正式支持 Python 3。但是，您遇到的问题是一个已知错误，它会影响 TF 1.11 和 1.12 的 GPU 运行时间

错误的 python 版本上的 ML 引擎批量预测运行

ML Engine Batch Prediction running on wrong python version

python

tensorflow

google-cloud-platform

google-cloud-ml

错误的 python 版本上的 ML 引擎批量预测 运行

ML Engine Batch Prediction running on wrong python version

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错误的 python 版本上的 ML 引擎批量预测运行