【问题标题】：How predict an image in google machine learning如何在谷歌机器学习中预测图像
【发布时间】：2016-11-28 11:49:18
【问题描述】：
我正在使用 Google 云机器学习。我想识别不同的图像。
现在我已经用不同类型的图像训练了我的模型（使用 tensorflow 的初始模型），并在 Google 机器学习中创建了一个带有结果的版本。
如何预测新图像？
你有什么想法可以帮助我吗？
非常感谢！
【问题讨论】：
标签：
python
tensorflow
image-recognition
google-cloud-ml
【解决方案1】：
我不太清楚你在问什么。如果没有更多信息，我只会向您指出 Google blog post 和 code sample 详细说明如何在图像上进行训练。
但回到我认为您要问的问题...要将模型部署到 Google Cloud ML，必须发生一些事情：
- 在保存检查点之前，它需要在 Tensorflow 模型中声明其输入和输出集合。
- 模型检查点需要复制到 GCS
- 您必须使用 gcloud 创建一个新的“模型”（就 gcloud 而言，模型是许多不同 tensorflow 检查点的命名空间），然后将您的检查点部署到该 gcloud 模型。
预测快速入门有一个非常相似的示例here。