首页 / PYTHON / python – Google Cloud ML FAILED_PRECONDITION

python – Google Cloud ML FAILED_PRECONDITION

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – Google Cloud ML FAILED_PRECONDITION，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1586字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

我正在尝试使用Google Cloud ML来托管Tensorflow模型并获得预测.我有一个已经上传到云端的预训练模型,我在Cloud ML控制台中创建了一个模型和版本.

我按照说明from here准备我的数据以请求在线预测.对于Python方法和glcoud方法,我都得到了同样的错误.为简单起见,我将发布gcloud方法：

我运行gcloud ml-engine预测–model spell_correction –json-instances test.json,其中test.json是我的输入数据文件(名为instances的JSON数组).我得到以下结果：

ERROR: (gcloud.ml-engine.predict) HTTP request failed. Response: {
  "error": {
  "code": 400,
  "message": "Precondition check failed.",
  "status": "FAILED_PRECONDITION"
  }
}

我怎样才能获得更多这方面的细节？当我尝试使用Python时,会发生同样的错误,并且我有一个包含错误的googleapiclient.http.HttpRequest对象.我只是想知道为什么除了这个通用错误之外发生了这个错误.有谁知道如何通过Python方法或gcloud方法获取更多细节？我假设,因为它是相同的错误,它是相同的根本原因.

输出gcloud ml-engine型号列表：

NAME              DEFAULT_VERSION_NAME
spell_correction  testing

输出gcloud ml-engine版本列表–model spell_correction

NAME     DEPLOYMENT_URI
testing  gs://<my-bucket>/output/1/

test.json：{“instances”：[{“tokens”：[[9],[4],[11],[9]],“mask”：[[18],[7],[12], [30]],“keep_prob”：1.0,“beam”：64}]}

我对模型的输入：

标记：tf.placeholder(tf.int32,shape = [None,None])

mask：tf.placeholder(tf.int32,shape = [None,None])

keep_prob：tf.placeholder(tf.float32)

beam：tf.placeholder(tf.int32)

通过python调用时,request_body只是一个字符串test.json.

解决方法:

附注：您是否首先尝试使用您的模型进行“本地预测”(https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/ml-engine/local/predict)？您可能首先可以获得更多信息.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – Google Cloud ML FAILED_PRECONDITION全部内容，希望文章能够帮你解决python – Google Cloud ML FAILED_PRECONDITION所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端

扫描二维码推送至手机访问。

本文链接：https://qyyshop.com/info/780771.html

来源：【匿名】