Luminoth：使用 voc2012 进行默认 Google Cloud ML 训练作业的持续时间答案

【问题标题】：Luminoth: Duration of default Google Cloud ML training job with voc2012Luminoth：使用 voc2012 进行默认 Google Cloud ML 训练作业的持续时间
【发布时间】：2017-11-09 11:19:47
【问题描述】：

我使用luminoth（从 GIT 签出）和默认设置、数据集 voc2012（转换并上传到存储桶）和 sample_config.yml

这项工作大约需要多长时间？因为我让它运行了——但现在它已经运行了 40 多小时，但仍未完成！？

还是我必须手动停止？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow deep-learning google-cloud-ml

【解决方案1】：

从source code 看来，luminoth 一直在训练，直到您停止它（本地是 ctrl-c；在云端，手动取消作业）。

我想这个想法是在训练时监控 tensorboard，并在它看起来不错时手动停止它。

【讨论】：

感谢@rhaertel80，我可以使用张量板进行监控吗？我只知道如何将它用于本地工作..
以完全相同的方式运行 tensorboard（例如在本地机器上），但将输出目录设置为您指定的 GCS 位置（可能是您设置为 --job-dir 的位置）
是的，我已经尝试过：tensorboard --logdir gs://path/to/job ..但它会导致异常“tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: File system scheme gs not实施”
您是如何安装 TensorFlow 的。有一个选项可以在 GCS 支持中编译。如果您 pip install 它，我认为默认情况下它是打开的，但我不确定。如果从源代码编译，则必须在配置期间选择该选项，因为默认情况下它是关闭的。
从您链接的 GitHub 问题中，听起来 GCS 支持在 Windows 上不起作用（可能是因为它需要 libcurl）。在 Windows 上，您将无法使用 gsutil 定期下载文件。如果您可以访问 Ubuntu，那就更好了。