问题标签 [google-cloud-automl]

使用 AutoML Vision 训练图像分类模型后，“评估”选项卡可以访问模型性能，特别是混淆矩阵。我的数据集有 100 多个标签，但混淆矩阵仅显示为 10x10 矩阵。我的问题：

• 混淆矩阵是否只显示最差的性能（例如，超过某个阈值），或者无论性能如何，这是否仅限于 10x10 表示？

• 有没有办法访问整个混淆矩阵？

非常感谢！

基于此Google 文档，我可以通过在终端中调用它来生成计算机视觉 API 请求gcloud auth application-default print-access-token的令牌。但是，我将从我的 python 代码调用请求，并尝试从 Python 代码生成，如下所示......

该代码基于此文档页面

它确实生成了令牌，但是与工具生成的令牌相比，它的长度不同gcloud。

我知道最简单快捷的脏修复方法是调用os.system('gcloud auth application-default print-access-token'). 但是，如果可能的话，我不想做肮脏的方式，而是想以正确的方式生成令牌。

我们使用 auto ml 进行多标签文本分类。他们使用平均精度作为度量（精度召回曲线下的面积），但他们没有提到它是微观还是宏观或样本。有人知道他们如何计算谷歌汽车毫升中的平均精度吗？

当使用模型从 Web UI 和 API 获取图像注释预测时，我得到了不同的结果。具体来说，使用 Web UI 我实际上得到了预测，但使用 API 我什么也没得到 - 只是空输出。

正是这个使用 API 什么也没提供：https ://cloud.google.com/vision/automl/docs/predict#automl-nl-example-cli

具体来说，返回值为 {} - 一个空的 JS 对象。所以，通话顺利进行，只是没有输出。

关于如何调试问题的任何提示？

我的机器上安装了所需的库：

但是，当我实际尝试按照说明教程在云存储上设置我的数据集时，我收到一条错误消息，指出未安装该软件包，但显然是：

你能帮忙吗？我在这里想念什么？谢谢

我正在为使用 Google 的 AutoML 自然语言服务的网站编写隐私政策。Google 如何处理我们提供给该服务的信息？有没有人有一个使用条款或隐私政策的链接，可以准确地解释它？

我已经使用谷歌云 AutoML Vision API 训练了一个模型，但是当我专门尝试通过 Python 包获取模型性能指标时，我不断收到 403 响应：

我正在使用文档中列出的 python 代码，并且在其他操作（创建数据集、训练模型）中也没有任何未经授权的操作，所以真的很难理解为什么会这样。这是代码：

谢谢你的帮助

我正在使用 AutoML Natural Language API 和我的自定义训练模型来预测结果。

为了使用此服务，我通过 Cloud Shell 生成了一个授权令牌，它启用了 api 请求。

因此，我配置/创建了服务帐户并将“automl.editor”规则添加到服务帐户，并且：

-> 导出 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/home/[项目 id]/[json 密钥文件]

->gcloud auth 应用程序默认打印访问令牌

它返回一个有效期为 1 小时的有效令牌。

有没有办法获得更长时间的有效令牌？（或者我必须生成其他？）

https://automl.googleapis.com/[version]/projects/[project id]/locations/[local id]/models/[MODEL ID]:predict

谢谢。

我按照 Google 的教程 ( https://cloud.google.com/natural-language/automl/docs/tutorial ) 创建了一个简单的 Google AutoML 自然语言模型。现在，我想在这个简单的 jupyter notebook中编写的函数中使用这个模型的 API 。

要设置 API 凭据，如果我使用的是 PC，我应该使用：

并在我的计算机上的环境变量中添加一个系统变量 %GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS% 下的新变量。

但是，由于我使用的是jupyter notebook，我很难设置 API 的身份验证（我不知道如何设置 JSON 密钥的环境变量）。

我怎么能在 Jupyter 笔记本中使用这段代码呢？

我使用 AutoML Vision 训练了一个模型来根据图像预测癌症。它工作得很好。我想知道模型是什么，是不是CNN，有多少层。谢谢！