Airflow 向MLEngine气流操作符提供参数

我已经能够使用

gcloud ml engine sumbit作业

CLI成功地进行培训。然后，我从success作业的控制台培训输入中复制了“args”值

"args": [
    "--output_dir=gs://composer-models/flowers/trained_cnn",
    "--train_steps=1000",
    "--learning_rate=0.01",
    "--batch_size=40",
    "--model=cnn",
    "--augment",
    "--batch_norm",
    "--train_data_path=gs://cloud-ml-data/img/flower_photos/train_set.csv",
    "--eval_data_path=gs://cloud-ml-data/img/flower_photos/eval_set.csv"
  ]

但是，现在，当我尝试使用airflow

MLEngineTrainingOperator运行作业时，我遇到以下错误：

即使参数与使用
gcloud
成功运行时使用的参数相同

这是应该解析
task.py
文件中的参数的部分：

  parser.add_argument(
      '--learning_rate',
      help='Initial learning rate for training',
      type=float,
      default=0.01
  )

针对培训师的参数应传递给
MLEngineTrainingOperator
的
training\u args
。
在此处检查操作员的文档。

从错误消息中，我怀疑您在
task.py
中仅为
--learning\u rate
和
--batch\u size
添加了参数