GCloud Ml-engine：训练输出目录答案

【问题标题】：GCloud Ml-engine: training output directoryGCloud Ml-engine：训练输出目录
【发布时间】：2017-08-25 20:14:23
【问题描述】：

我已经通过这样的本地使用命令进行了培训：

gcloud ml-engine jobs submit training task43 --module-name=train.train --config=config.yaml --job-dir=gs://root-album-8512 --package-path=train --region=asia-east1 --staging-bucket=gs://root-album-8512

训练后，我在哪里可以找到我的输出训练目录？在我的日志作业中写道“将模型检查点保存到 /user_dir/runs/1503579423/checkpoints/model-227400”

但我不知道它在哪里。当我检查我的存储或存储桶时，没有这样的目录。

【问题讨论】：

看起来是保存在容器上的。您确定将其指向 gs 存储桶吗？
在我的命令中，我只定义了作业目录“--job-dir=gs://root-album-8512”和暂存桶“--staging-bucket=gs://root-专辑 8512”。但是我没有为我的输出训练定义目录。

标签： tensorflow directory output google-cloud-ml-engine

【解决方案1】：

--job-dir 的值作为命令行参数“job-dir”的值传递给您的代码。因此，您的代码需要从命令行参数中获取值，并将该值与模型保护程序一起使用，以将您的检查点保存到该位置。

如果您没有为模型保存器设置位置，那么它最终会保存到本地目录而不是您的 GCS 存储桶，并且在作业结束后将不可用。

【讨论】：