问题标签 [google-cloud-automl]

我目前正在开发一个.net web 应用程序，它使用我使用 RestSharp 查询的 GCP 的 automl 视觉模型服务，问题是一段时间后我开始从模型中获得未经授权的响应，我目前通过运行来解决这个问题

在 CMD 中并在请求中手动复制和粘贴令牌，如下所示：

有没有办法在 C# 中自动执行此操作？如果不是，那么在此模型中进行身份验证的正确方法是什么？

我是谷歌 AutoML 的新手，一旦我训练了一个模型，我想查看模型的详细信息，即特征因子和相关系数。有什么建议么？

我有 12,000 张图像分布在 12 个类别中。我上传并训练了 1 小时（免费计划）。我对 20% 的平均精度不满意 如果我训练数据 6 或 12 小时，我会得到更好的精度吗？如果是，会在 70% 到 80% 左右吗？

我问这个是因为培训成本非常高，我不确定我是否会获得良好的投资回报:)

在 Google Cloud Automl - 语言分类上，我提出了以下预测请求。

我得到了 - 该模型尚未部署，因此尚不支持预测。

我们如何部署模型？如果部署模型，我看不到任何文档

我正在运行 Google Cloud Shell 中代码中显示的此命令

curl -X POST -H“授权：Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)”-H“内容类型：application/json” https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/[ projectid]/locations/us-central1/models/[Modelname]:predict -d '{ "payload" : { "textSnippet": { "content": "YOUR TEXT HERE", "mime_type": "text/plain" } , } }' { "error": { "code": 400, "message": "模型未部署，因此不支持预测。", "status": "FAILED_PRECONDITION" } }

预期预测

我正在学习有关将 AutoML 上的自定义模型部署到边缘的教程，在本例中是一个 android 设备。

链接在这里：https ://cloud.google.com/vision/automl/docs/tflite-android-tutorial

我按照步骤用我自己的模型“自定义”它并运行，但我最终得到了很多 buffoverflowexceptions。

我做了什么：

我导出了我的 autoML 模型并下载了（从 3 个：元数据、.txt、.tflite 中）.txt 和 .tflite。

我跟进将它们重命名为“graph.lite”和“labels.txt”，就像示例中一样，并将教程的示例替换为我在 android studios 上的示例。我还关注了教程对自定义模型的更改，例如更改为字节等。

但是，运行该应用程序会立即使该应用程序崩溃。出现以下错误：

https://i.stack.imgur.com/RLeSy.png

我希望有一个可以检测椅子和桌子的应用程序！

非常感谢您的帮助！

我在 Google-AutoMl 中训练了一个模型，我花了 24 小时来训练我的 1500 张图像。我想添加更多图像并使用新图像再次训练。

1-我是否需要从头开始再次训练该模型，或者我可以恢复该训练过的模型？

2-如果我恢复训练好的模型，定价模型是什么？它会再次收费还是只对新图像收费？

我在 AutoML Entity Extraction 中创建了带注释的数据集。它已成功部署。如何通过Python使用google-cloud-automl库发出预测请求？

库已经有一个示例代码，但我对有效负载结构有点困惑

我查看了如何创建有效负载并找到了这个. 我想要一个句子的预测并得到它的结果。例如：“Tim Cook 是 Apple 的 CEO”，我想将此文本发送到 AutoML Entity Extraction 进行预测。

所以我挖了一下，发现了这个。

我应该如何从 python 请求 AutoML 实体提取？

payload外观如何？的结构是model_path什么？

函数的第三个参数中的参数是client.predict什么？

我目前正在尝试构建一个使用 google 的 autoML 功能的应用程序。我已经训练了一个模型并将其发布在 google firebase 上，并按照文档将必要的代码集成到了我的应用程序中：

https://firebase.google.com/docs/ml-kit/ios/label-images-with-automl

我使用的是远程模型而不是本地模型。但是，当我尝试运行代码，然后在模拟器中选择一个图像时，控制台中会输出一个空的预测列表。

我还打开了调试功能，但这并没有帮助我修复我的错误。这是我在 ViewController 中运行的代码：

这是我收到的错误：

我推断索引超出范围问题是由于标签列表（输出预测）在打印后为空。因此我明白为什么它的索引超出范围，但我不知道为什么在将图像传递给 labeler.process() 后我收到一个空列表我该如何解决这个错误？如果您需要更多信息，请告诉我

我目前正在尝试构建一个使用 google 的 autoML 功能的应用程序。我已经训练了一个模型并将其发布在 google firebase 上，并按照文档将必要的代码集成到了我的应用程序中：

https://firebase.google.com/docs/ml-kit/ios/label-images-with-automl

我使用的是远程模型而不是本地模型。但是，当我尝试运行代码，然后在模拟器中选择一个图像时，控制台中会输出一个空的预测列表。

我也打开了调试功能，但这并没有帮助我修复我的错误。这是我在 ViewController 中运行的代码：

这是我收到的错误：

我推断索引超出范围问题是由于标签列表（输出预测）在打印后为空。因此我明白为什么它的索引超出范围，但我不知道为什么在将图像传递到 labeler.process() 后我收到一个空列表我该如何解决这个错误？如果您需要更多信息，请告诉我

我正在 Google 的 AutoML Vision 图像分类服务中创建模型。部署新模型时，我想删除它们的前辈。

在控制台中，删除训练好的模型并不会删除数据集。但是，删除数据集似乎会删除模型。删除模型时，显示以下警告：Your model will be removed from Google Cloud, and any API queries to this model will no longer work.删除数据集时，显示此警告：Your dataset will be removed from Google Cloud, including all label data. Your images on Cloud Storage (GCS) will not be affected.。同样，没有迹象表明删除数据集也会删除模型。考虑到数据集和模型如何在控制台中绑定在一起，当我测试它时它似乎已经这样做是有道理的，但我找不到任何关于此的文档。

在使用客户端 API（例如 NodeJS）时，文档显示了如何删除数据集和如何删除模型。但是，似乎没有任何迹象表明删除数据集是否也会删除模型。

谷歌关于管理数据集和管理模型的文档也没有说明删除数据集是否也会删除模型。

使用客户端 API 时，我只需要删除数据集，还是必须同时删除数据集和模型？

我倾向于相信模型确实会随着数据集被删除——但我想确保情况确实如此。