Блог

Главная - Вопросы по программированию - Как получить доступ к корзине GCS на GCP во время работы на моем локальном компьютере, а также в модели TensorFlow формы облачной консоли Google?

Как получить доступ к корзине GCS на GCP во время работы на моем локальном компьютере, а также в модели TensorFlow формы облачной консоли Google?

#google-cloud-platform #google-cloud-storage #python-3.7

#google-cloud-platform #google-облачное хранилище #python-3.7

Вопрос:

Я работаю над моделью TensorFlow на моем локальном компьютере, которая работает должным образом, теперь я хочу развернуть модель на облачной платформе Google. Но пока данные находятся в корзине Google Cloud Storage.

Итак, мой вопрос заключается в следующем:

  1. Как получить доступ к корзине облачного хранилища Google, чтобы запустить мою модель на локальном компьютере, а также на консоли облачной платформы Google.
  2. Данные корзины Google Cloud Storage находятся в нескольких файлах, поэтому как импортировать несколько файлов вместе с помощью Python.

Заранее благодарю вас.

Ответ №1:

  1. Вы можете использовать gsutil для доступа к корзине Google Cloud Storage и скопировать файл на диск виртуальной машины.

    gsutil cp gs://your-bucket/*

  2. Использовать 

 from google.cloud import storage

# create storage client
storage_client = storage.Client.from_service_account_json('your_credential.json')

# get bucket with name
bucket = storage_client.get_bucket('yourbucket')

# get bucket data as blob
blob = bucket.get_blob('*')

# convert to string
json_data = blob.download_as_string()

Ссылка:

Комментарии:

1. Не могли бы вы, пожалуйста, ответить и на мой этот вопрос, это будет большим подспорьем. «GCP поддерживает python3.7 для развертывания модели tensorflow, а моя модель основана на python3.5 . Смогу ли я развернуть модель tensorflow. Если нет, то может кто-нибудь сослаться на ссылку, где я найду различия в синтаксисе python3.6 и python3.7.»

2. Привет, вы можете использовать Google deep learning image, которые используют python 3.5 cloud.google.com/deep-learning-vm/docs/images

3. Большое спасибо, но я работаю над проектом text data, поможет ли эта ссылка выше мне или будет работать над моей моделью.

4. Вы можете просто использовать этот образ с предварительно установленным python 3.5 для создания виртуальной машины, но вам не обязательно использовать их библиотеку.