Google，Ml引擎，无模块，名为sklearn_crfsuite.estimator

Question

我已经成功地训练了ML引擎的模型科学套件。我可以从云存储桶中获取model.joblib文件并加载它，还可以使用gcloud获取本地预测。但是，我不能创建一个模型版本。

I使用sklearn_crfsuite估计

crf = sklearn_crfsuite.CRF(

algorithm='lbfgs',

c1=0.1,

c2=0.1,

max_iterations=2,

all_possible_transitions=True

)

我正在保存模型，如下所述：

model = 'model.joblib'

joblib.dump(crf, model)

我要训练的setup.py是：

'''Cloud ML Engine package configuration.'''
from setuptools import setup, find_packages



REQUIRED_PACKAGES = ['joblib==0.13.0',
                     'sklearn-crfsuite==0.3.6',
                     'sklearn==0.0'
                    ]

setup(name='trainer',
      version='1.0',
      packages=find_packages(),
      include_package_data=True,
      install_requires=REQUIRED_PACKAGES)

我提交包裹列车：

gcloud ml-engine jobs submit training train_$JOB_NAME \
--runtime-version 1.8 \
--python-version 2.7 \
--job-dir=gs://$BUCKET_NAME/jobs/$JOB_NAME/ \
--package-path= trainer \
--module-name trainer.model \
--region $REGION \
--scale-tier BASIC \
-- \
--train-data-dir=gs://$BUCKET_NAME/dataset \
--job-dir=gs://$BUCKET_NAME/jobs/$JOB_NAME

该模型是在job中进行培训和导出的，但何时部署：

gcloud alpha ml-engine versions create v1 --model teste --origin \
$ORI --python-version 2.7 --runtime-version 1.8 --framework scikit-learn

它报告了此错误：

错误：(gCloud.alpha.tmp Engin.versions.create)错误检测到的坏模型：“未能加载模型:无法加载模型:/tmp/ model /0001/model.没有名为sklearn_crfsuite.estimator的模块。”(错误代码:0)

Answer 1

您能确认您的目录结构是否正确吗？

• 您不需要在setup.py中包括sklearn，因为它是由框架提供的。为了避免混淆，请从REQUIRED_PACKAGES中删除它。
• 通过查看将setup.py移动到sklearn-crfsuite之前是否有效，可以验证您的sklearn-crfsuite是否正确。
• 确保setup.py与训练器并行(即model.py上的一个目录)。有关示例，请参见此GitHub回购：

https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst/tree/master/blogs/sklearn/babyweight