Блог

От обучения до этапа прогнозирования в обучении и прогнозировании платформы Google AI существует такое понятие, как версия среды выполнения, и я немного смущен этим. При запуске обучения должна быть указана версия среды выполнения (см. Здесь ). Еще одна должна быть указана при экспорте вашей модели в формате Tensorflow SavedModel, а другая — при создании версионной модели.

Пример. Я отправляю учебное задание, используя клиентскую библиотеку Google APIs для Python, поэтому я следовал этому руководству, чтобы настроить свое учебное задание. Поскольку я использую API обнаружения объектов tensorflow, мой конфигурационный файл выглядит так:

 {
"jobId": "...",
"trainingInput": {
    "runtimeVersion": "2.1",
    "pythonVersion": "3.7",
    "scaleTier": "CUSTOM",
    "masterType": "standard",
    "workerCount": "1",
    "workerType": "cloud_tpu",
    "workerConfig": {
        "tpuTfVersion": "1.15"
    },
    "region": "us-central1",
    "jobDir": "...",
    "pythonModule": "object_detection.model_main_tf2",
    "args": [
        "--model_dir",
        "...",
        "--pipeline_config_path",
        "..."
    ]
  }
}
  

После этого мой конфигурационный файл для экспорта:

 {
"jobId": "...",
"trainingInput": {
    "runtimeVersion": "2.1",
    "pythonVersion": "3.7",
    "scaleTier": "CUSTOM",
    "masterType": "standard",
    "workerCount": "1",
    "workerType": "standard",
    "region": "us-central1",
    "pythonModule": "object_detection.exporter_main_v2",
    "args": [
        "--input_type",
        "image_tensor",
        "--pipeline_config_path",
        "...",
        "--trained_checkpoint_dir",
        "...",
        "--output_directory",
        "..."
    ]
  }
}
  

Видите ли, мне пришлось снова указать версию среды выполнения. Должна ли она совпадать с версией среды выполнения, используемой для задания на обучение? Для последней части, после создания модели, мне пришлось создать версию. Мой конфигурационный файл:

 {
"name": "v1",
"description": "version description",
"isDefault": "False",
"deploymentUri": "...",
"createTime": "string",
"runtimeVersion": "2.1",
"machineType": "mls1-c1-m2",
"framework": "TENSORFLOW",
"pythonVersion": "3.7"
  

}

Снова версия среды выполнения. Тот же вопрос: должен ли он быть таким же, как те, которые использовались ранее? Или среда выполнения для обучения и прогнозирования может отличаться?