问题标签 [watson-studio]

我已经使用自定义损失函数训练了一个关于 Watson Machine learning 的模型，但是当我尝试部署它时，我收到一条错误消息：

我知道通常在 Keras 中，您可以使用以下方法加载具有自定义损失函数的模型：

我现在正在寻找一种方法来在我的部署中添加我的损失函数的定义。

我们在 Watson Studio 中使用 pyspark 连接到在 IBM Cloud 上运行的 Spark 实例。现在我们想在 IBM Cloud Function 中运行 python 代码，但缺少 SparkContext。在 Watson Studio 中，Studio 本身负责创建 SparkContext。创建合适的 SparkContext 需要做什么？价值观从何而来？

谢谢

我遵循了以下关于识别手写数字的教程：https ://www.youtube.com/watch?v=Gcn7l37Qhng 。但是它没有说明部署，所以我自己部署了一个 WebService，基于其他 IBM 教程和示例。

我正确填写了凭据，并尝试使用以下代码片段将我自制的 28x28 图片转换为正确的有效负载：

有效负载由以下代码片段制成：

我希望收到概率，最高值对应于正确数字的类别。我在油漆中画了一个 0 和一个 1，并将图像发送到 Web 服务。我得到的不是 0 和 1 索引处的预期高概率值，而是这些 json 响应几乎没有差异（也尝试了其他数字，但结果相同）。

Scoring response {'fields': ['prediction'], 'values': [[0.024692464619874954, 0.251592218875885, 0.1783675253391266, 0.07483808696269989, 0.10192563384771347, 0.09394937008619308, 0.06621485948562622, 0.13631191849708557, 0.033091891556978226, 0.03901601955294609]]} Scoring response {'fields': [' prediction'], 'values': [[0.024196961894631386, 0.2504081130027771, 0.18672968447208405, 0.078950896859169, 0.09495671093463898, 0.09053520858287811, 0.06100791320204735, 0.1424102932214737, 0.03167588636279106, 0.039128340780735016]]}

我试图从机器学习流程的示例流程中部署另一个模型，但我得到了同样的废话结果。来自服务的答案与发送的图像的类别不正确对应。

我尝试使用来自https://github.com/pmservice/wml-sample-models/blob/master/scikit-learn/hand-written-digits-recognition/test-data/的给定输入的预制神经网络模型mnist-scikit-learn-test-payload.json，但这是我可以得到的唯一工作数据。

我尝试过使用 mnist 数据集的测试数据，但结果相同（深度学习 - 如何在 WML 上测试 MNIST 教程模型？）。

我不知道我在哪里搞砸了，任何帮助将不胜感激。提前致谢！

我在 IBM Cloud ( https://dataplatform.cloud.ibm.com ) 的 Watson Studio 环境中的 RStudio 中开发了一个小模型。我正在尝试将模型保存在 RStudio 中并将其部署在 Watson 中以将其作为 API 发布，但我没有找到将其保存在 RStudio 中的方法。

是否可以在当前版本中做我想做的事情？

我找到了以下文档，但我猜它指的是不同版本的 Watson Studio： https ://content-dsxlocal.mybluemix.net/docs/content/SSAS34_current/local-dev/ml-r-models.htm

尝试训练我的第一个自定义模型时收到此错误：

未经授权：由于凭据无效，访问被拒绝。确保未删除 Watson Visual Recognition 服务，并且未达到您的计划的配额限制。

在这一点上，我没有做太多事情。我也没有通过其他任何方式访问 Visual Recognition，我只是想训练这个模型。我不确定与此有关的凭据或配额限制。其他人有这个问题的经验吗？

背景故事：我最初上传了 73 个 zip 文件（里面全部 >10 个文件，每个 ~5MB，总共 1342 张图像），但我在尝试训练时遇到了错误，包括“请求太大”。所以我解密了其中的 70 个，现在我只是想用 3 个类别来训练这个模型。现在我收到了我最初提到的“未经授权”的消息。我在按下火车按钮（小时）之间留出了一些时间，以防止我的任何请求积压。

我正在将一个包含 152 列的文件加载到 watson studio，但我遇到的问题是默认情况下它采用该string类型。有什么办法可以同时改变几列？我知道我可以逐列进行，但 150 列太多了。

我试过了"mutate_all(~ ifelse(is.na(as.double(.x)),.x,as.double(.x)))"

它在预览中有效，但在我启动流程时失败，并出现以下错误：

我使用 Watson Studio 完成了一些基本的课程作业；是否可以将二进制形式 (.bin) 的 Google Word Vectors 加载到 Watson Studio 中？

当您在 Watson Studio 中时，始终出现在 dataplatform.ibm.com 网页右下角的 Cookies Preferences 框会阻止有价值且必要的操作按钮，这很麻烦。你们都知道如何一劳永逸地永久摆脱它吗？即使您单击它并指定您的 cookie 首选项，然后接受并保存，它也会在某个时候返回到产品的另一个页面。这让我在尝试为产品导览和实验室做屏幕截图时遇到了很多痛苦，客户评论说这在进行 DTE Watson 知识目录动手实验室时也很烦人且令人讨厌。

我在 Watson Studio 项目中使用 RStudio IDE 来开发闪亮的应用程序。从 RStudio 中启动应用程序没有问题。我的问题是如何部署应用程序，以便可以通过普通浏览器的 URL 访问它。

我发现 Watson Studio 文档讨论了 R 闪亮服务器的部署，当它是您项目中的资产时：

https://content-dsxlocal.mybluemix.net/docs/content/SSAS34_current/local-dev/mmd-create_deployment_asset_app.html

所以问题是如何将在 RStudio 中开发的闪亮应用程序注册为 Watson Studio 项目的闪亮服务器资产？

这里还描述了一个解决方案： Deploying R shiny to IBM Cloud server

但它似乎有点过时了，我正在寻找 Watson Studio 中的解决方案，而无需下载所有源文件。

谢谢回答。

使用：Watson Studio Python 3.5 和 Spark Python 笔记本：https ://gist.github.com/anonymous/ea77f500b4fd80feb69fadb470fca235

这部分给出了错误：

给出错误： ImportError: No module named 'pydotplus'

解决方案 是否有其他环境实际安装了该模块？或者有没有办法将这个 python 模块安装/添加到现有的运行时？