Tengo el siguiente código que quiero enviar a Google Cloud ml. Ya probé su ejemplo y obtuve resultados.

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 un código para entrenar y crear un modelo DNN en tensorflow. Ya lo probé localmente y recibí resultados. Puse este código en una carpeta llamada entrenador junto conen eso.py y subió la carpeta a gs: // bucket-ml / second_job / trainer. Second_job es el JOB_NAME.

Luego, cuando quiero enviar esto como un trabajo, hago esto y aparece el siguiente error:

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

No estoy seguro de si la ruta del paquete y el nombre del módulo son correctos. Por favor, avísame qué hacer. Gracias y Saludos,