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向MLEngine气流操作符提供参数

google-cloud-composer google-cloud-ml airflow

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JY2k · 技术社区 · 7 年前

我已经能够成功地使用 gcloud ml-engine sumbit job CLI。然后,我从success作业的控制台培训输入中复制了“args”值。

"args": [
    "--output_dir=gs://composer-models/flowers/trained_cnn",
    "--train_steps=1000",
    "--learning_rate=0.01",
    "--batch_size=40",
    "--model=cnn",
    "--augment",
    "--batch_norm",
    "--train_data_path=gs://cloud-ml-data/img/flower_photos/train_set.csv",
    "--eval_data_path=gs://cloud-ml-data/img/flower_photos/eval_set.csv"
  ]

但是现在,当我尝试提供这些来运行作业时,使用气流 MLEngineTrainingOperator 我得到以下错误:

gcloud .

这是应该在 task.py 文件:

  parser.add_argument(
      '--learning_rate',
      help='Initial learning rate for training',
      type=float,
      default=0.01
  )

1 回复 | 直到 7 年前

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Younghee Kwon 7 年前

针对培训师的论点应传递给 training_args 的 MLEngineTrainingOperator http://airflow.apache.org/integration.html#mlenginetrainingoperator

从错误消息中,我怀疑您仅为添加了参数 --learning_rate --batch_size 在里面 task.py