google-cloud-ml - 模型默认保存在哪里？

Question

我已经使用RESTful API向云提交了一个训练作业，并在控制台日志中看到它已成功完成。为了部署模型并将其用于预测，我使用tf.train.Saver().save()（根据操作指南）保存了最终模型。

在本地运行时，我可以在工作目录中找到图形文件 (export-*和)。export-*.meta然而，当在云上运行时，我不知道它们最终会在哪里。API 似乎没有用于指定这一点的参数，它不在训练器应用程序的存储桶中，而且我在作业创建的云存储上找不到任何临时存储桶。

Answer 1

当您设置 Cloud ML 环境时，您为此设置了一个存储桶。你进去看过吗？

https://cloud.google.com/ml/docs/how-tos/getting-set-up

编辑（以备将来记录）：正如 Robert 在评论中提到的，您需要将输出位置作为参数传递给作业。需要注意的几件事：

• 每个作业使用唯一的输出位置，因此一个作业不会影响另一个作业的输出。

• 建议是指定父输出路径，并使用它将导出的模型包含在称为“模型”的子路径中，并在该路径中组织其他输出，如检查点和摘要。这使得管理所有输出变得更加容易。

• 虽然不是必需的，但我还建议在输出的包子路径中暂存训练代码，这有助于将源与它产生的输出相关联。

• 最后（！），还请记住，当您使用超参数调整时，您需要将试验 id 附加到输出路径中，以获取单个运行产生的输出。