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训练模型后，我想将历史记录保存在我的存储桶或我以后可以在本地访问的任何位置

当我在 google colab 上运行下面的代码时，一切正常

history = model.fit(training_dataset, steps_per_epoch=steps_per_epoch, epochs=EPOCHS,
                validation_data=validation_dataset, validation_steps=validation_steps)
#model.summary()
model.save(BUCKET)
#save as pickle
with open('/trainHistoryDict', 'wb') as file_pi:
      pickle.dump(history.history, file_pi)

我可以稍后阅读

history = pickle.load(open('/trainHistoryDict', "rb"))

但是，当在谷歌云 AI 平台上运行代码作为作业（使用 %%wrotefile）时，我无法使用 pickle 加载在谷歌 colab 上检索历史记录 - 我得到“没有这样的目录”所以我如何在谷歌云上的 AI 平台上运行训练和然后访问 google colab 上的历史记录？我可以将 history.history 保存在存储桶中吗？我尝试使用 PACKAGE_STAGING_PATH 但它没有用

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找到解决方案

subprocess.Popen('gsutil cp history gs://bigdatapart2-storage/history1', shell=True, stdout=subprocess.PIPE)
于 2020-05-31T13:41:50.593 回答