没有名为training的模块,用于TensorFlow教程的Cloud ML Engine,本地运行

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了没有名为training的模块,用于TensorFlow教程的Cloud ML Engine,本地运行相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Tutorial I am following

一直在尝试按照Google教程使用ML Engine for TensorFlow。因错误而被称为“运行本地培训工作”的地方已经卡住了

/usr/bin/python: No module named trainer

完整命令是:

gcloud ml-engine local train 
    --module-name trainer.task 
    --package-path trainer/ 
    --job-dir $MODEL_DIR 
    -- 
    --train-files $TRAIN_DATA 
    --eval-files $EVAL_DATA 
    --train-steps 1000 
    --eval-steps 100

根据我的知识,这三个变量都是正确设置的,尽管现在还没有找到它们。本教程未指定下载培训师文件或如何引用它,过去一小时的谷歌搜索没有找到任何有效的解决方案。找到了这个一般性的解释:

--module-name使用包的命名空间点表示法指定应用程序主模块的名称。这是您运行以启动应用程序的Python文件。例如,如果您的主模块是... / my_application / trainer / task.py(参见推荐的项目结构),那么模块名称是trainer.task

任何信息,将不胜感激。

答案

感谢达斯汀提供的信息,评论中找到了解决方案。

只是下载Cloud Shell上的培训师目录而不是我的本地环境。

现在文件结构看起来像:

estimator
    |-- data
    |   |-- adult_data.csv
    |   |-- adult_test.csv
    |-- output
    |-- trainer
    |   |-- __init__.py
    |   |-- model.py
    |   |-- task.ipynb
    |   |-- task.py

以上是关于没有名为training的模块,用于TensorFlow教程的Cloud ML Engine,本地运行的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Swift 框架不适用于名为“Debug”或“Release”以外的构建配置:没有这样的模块

Azure 中没有用于 Ansible VM 预配的名为 packaging.version 的模块

ModuleNotFoundError:没有名为“tensorflow_core.estimator”的模块用于 tensorflow 2.1.0

ImportError:运行火花时没有名为请求的模块

没有名为training的模块,用于TensorFlow教程的Cloud ML Engine,本地运行

模块“tensorflow”没有属性“GPUOptions”