gcloud机器学习错误兼容性keras不兼容答案

【问题标题】：gcloud machine learning error compatibility keras incompatibilitygcloud机器学习错误兼容性keras不兼容
【发布时间】：2022-02-01 18:36:18
【问题描述】：

我正在使用本地终端上的 SDK 在 gcloud 上进行机器学习。

我正在运行以下命令：

gcloud ai-platform jobs submit training segmentation_maskrcnn_test_16 \
    --runtime-version 2.1 \
    --python-version 3.7 \
    --job-dir=gs://image-segmentation-meat/training_process \
    --package-path ./object_detection \
    --module-name object_detection.model_main_tf2 \
    --region us-central1 \
    --scale-tier CUSTOM \
    --master-machine-type n1-highcpu-32 \
    --master-accelerator count=8,type=nvidia-tesla-k80 \
    -- \
    --model_dir=gs://image-segmentation-meat/training_process \
    --pipeline_config_path=gs://image-segmentation-meat/mask_rcnn_inception_resnet_v2_1024x1024_coco17_gpu-8.config

但我遇到了几个这样的错误：

我使用这个命令直接在我的终端上解决了这个问题：

conda install -c conda-forge keras-preprocessing==1.1.0

我在 ubuntu 20.02 上使用 miniconda，但没有用。我如何以及在哪里解决这个问题？

【问题讨论】：

标签： ubuntu machine-learning sdk gcloud

【解决方案1】：

最后这是一个简单的错误，我只需要更改终端上的命令行即可。

    gcloud ai-platform jobs submit training segmentation_maskrcnn_test_16 \
        --runtime-version 2.5 \
        --python-version 3.7 \
        --job-dir=gs://image-segmentation-meat/training_process \
        --package-path ./object_detection \
        --module-name object_detection.model_main_tf2 \
        --region us-central1 \
        --scale-tier CUSTOM \
        --master-machine-type n1-highcpu-32 \
        --master-accelerator count=8,type=nvidia-tesla-k80 \
        -- \
        --model_dir=gs://image-segmentation-meat/training_process \
        --pipeline_config_path=gs://image-segmentation-meat/mask_rcnn_inception_resnet_v2_1024x1024_coco17_gpu-8.config

所以我将--runtime-version 2.1 更改为--runtime-version 2.5。

【讨论】：