Ich habe den folgenden Code, den ich an Google Cloud ml senden möchte. Ich habe ihr Beispiel bereits getestet und Ergebnisse erhalten.

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import tensorflow as tf
import numpy as np

# Data sets
I_TRAINING = "/home/android/Desktop/training.csv"
I_TEST = "/home/android/Desktop/test.csv"

# Load datasets.
training_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv(filename=I_TRAINING, target_dtype=np.int)
test_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv(filename=I_TEST, target_dtype=np.int)

# Specify that all features have real-value data
feature_columns = [tf.contrib.layers.real_valued_column("", dimension=2)]

# Build 3 layer DNN with 10, 20, 10 units respectively.
classifier = tf.contrib.learn.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,
                                            hidden_units=[10, 20, 10],
                                            n_classes=2,
                                            model_dir="/tmp/my_model")

# Fit model.
classifier.fit(x=training_set.data, y=training_set.target, steps=2000)

# Evaluate accuracy.
accuracy_score = classifier.evaluate(x=test_set.data, y=test_set.target)["accuracy"]
print('Accuracy: {0:f}'.format(accuracy_score))

# Classify two new flower samples.
#new_samples = np.array(
 #   [[6.4, 3.2, 4.5, 1.5], [5.8, 3.1, 5.0, 1.7]], dtype=float)
#y = classifier.predict(new_samples)
#print('Predictions: {}'.format(str(y)))

Es ist ein Code zum Trainieren und Erstellen eines DNN-Modells im Tensorflow. Ich habe es bereits vor Ort getestet und Ergebnisse erhalten. Ich habe diesen Code zusammen mit @ in einen Ordner mit dem Namen trainer gestelldri .py-Datei und hat den Ordner in gs: // bucket-ml / second_job / trainer hochgeladen. Second_job ist der JOB_NAME.

Wenn ich dies als Job übermitteln möchte, tue ich dies und erhalte den folgenden Fehler:

gcloud beta ml jobs submit training ${JOB_NAME}  \ 
--package-path=trainer   \
--module-name=trainer.trainer   \
--staging-bucket="${TRAIN_BUCKET}"   \
--region=us-central1   \
--train_dir="${TRAIN_PATH}/train"

ERROR: (gcloud.beta.ml.jobs.submit.training) 
    Packaging of user python code failed with message:
      running sdist
running egg_info
creating trainer.egg-info
writing trainer.egg-info/PKG-INFO
writing top-level names to trainer.egg-info/top_level.txt
writing dependency_links to trainer.egg-info/dependency_links.txt
writing manifest file 'trainer.egg-info/SOURCES.txt'
error: package directory 'trainer' does not exist
    Try manually writing a setup.py file at your package root
    and rerunning the command

Ich bin nicht sicher, ob der Paketpfad und der Modulname korrekt sind. Bitte teilen Sie mir mit, was zu tun ist. Danke Grüße,