Machine learning 无法从Google机器学习云REST API获取结果

我正在尝试使用谷歌云机器学习REST-API运行一个作业

我提交的最新作业具有作业id“drivermonitoring20180109335”。作业完成时，此处会显示消息“作业已成功完成”，但我在指定位置看不到任何所需的输出文件。输出日志如图1所示

另外，在运行此作业时，我想向您介绍我的一些观察结果id:

i）与我以前执行的任何其他作业相比，运行该作业所花费的时间要少得多

ii）以前运行作业时，之前的每个作业都是通过两个不同的任务执行的，即a）主副本-0和b）服务（参见图2）但此作业没有主副本-0任务（参见图3）。我尝试用谷歌搜索该问题，但找不到任何与该问题相关的解决方案

因此，我可以推断我尝试运行的任务正在计划中，但我尝试运行的python脚本从未计划执行

如果您需要更多屏幕截图，或者您希望查看项目结构以帮助解决此问题，请告知我

提前谢谢

编辑1：在进行API调用时添加JSON

POSThttps://ml.googleapis.com/v1/projects/drivermonitoringsystem/jobs?key={你的API密钥}
{
“培训投入”：{
“pythonModule”：“trainer.retain”，
“args”：[
“--瓶颈\u dir=ModelTraining/tf\u文件/瓶颈\
--model\u dir=ModelTraining/tf\u文件/模型/\
--架构=mobilenet_0.50_224\
--output\u graph=gs:///tf\u files/rettrained\u graph.pb\
--output_labels=gs:///tf_files/rettrained_labels.txt\
--image_dir=gs:///dataset224x224/“
],
“地区”：“美国中央1号”，
“PackageURI”：[
“gs:///ModelTraining4.tar.gz”
],
“jobDir”：“gs:///tf_文件/”，
“运行时版本”：“1.4”
},
“作业ID”：“作业ID 2018011535”
}

我刚刚使用和运行了一些示例作业，在这两种情况下一切都很好。在您的案例中，似乎从未执行过作业，因为没有创建用于处理作业本身的集群（这就是缺少master-replica-0的原因）

您以前运行过且有效的作业也使用RESTAPI启动，或者使用

gcloud

或客户端库启动

在这里，我分享了一个示例JSON，我在通过您共享的API Explorer链接调用API时使用了这个示例，我建议您尝试根据自己的需求调整它，并检查是否有任何缺少的字段：

POST https://ml.googleapis.com/v1/projects/<YOUR_PROJECT>/jobs?key={YOUR_API_KEY}

{
 "jobId": "<JOB_ID>",
 "trainingInput": {
  "jobDir": "gs://<LOCATION_TO_STORE_OUTPUTS>",
  "runtimeVersion": "1.4",
  "region": "<REGION>",
  "packageUris": [
   "gs://<PATH_TO_YOUR_TRAINER>/trainer-0.0.0.tar.gz"
  ],
  "pythonModule": "<PYTHON_MODULE_TO_RUN>",
  "args": [
   "--train-files",
   "gs://<PATH_TO_YOUR_TRAINING_DATA>/data.csv",
   "--eval-files",
   "gs://<PATH_TO_YOUR_TEST_DATA>/test.csv",
   "--train-steps",
   "100",
   "--eval-steps",
   "10",
   "--verbosity",
   "DEBUG"
  ]
 }
}

POSThttps://ml.googleapis.com/v1/projects//jobs?key={你的API密钥}
{
“jobId”：“，
“培训投入”：{
“jobDir”：“gs://”，
“运行时版本”：“1.4”，
“区域”：“，
“PackageURI”：[
“gs:///trainer-0.0.0.tar.gz”
],
“pythonModule”：“”，
“args”：[
“--列车文件”，
“gs:///data.csv”，
“--评估文件”，
“gs:///test.csv”，
“--列车步数”，
"100",
“--评估步骤”，
"10",
“--冗长”，
“调试”
]
}
}

---

如果您试图运行预测作业而不是培训作业，请更改为（以及相应的子字段），如本例所示。

我以前运行过的作业和已运行的作业是使用REST API启动的。它们的配置与失败的作业完全相同？是。它有相同的配置。但是，我在API调用中没有使用runtimeVersion字段。希望没什么不同。我已经将JSON文件作为编辑1添加到问题中，感谢您编辑您的问题。我想runtimeVersion不应该是这里的问题，因为它是一个可选字段，如果缺少，将选择最新的稳定版本。我知道，由于某种原因，这项精确的工作未能正确部署。也许你可以试着重新提交。你能确认你已经运行了完全相同的API调用（只是更改了jobID）并且它在其他时候起作用了吗？我建议你针对不同的主题发布不同的问题，因为这样你可能会得到更多的关注，并且比在这里添加注释更容易处理。

POST https://ml.googleapis.com/v1/projects/<YOUR_PROJECT>/jobs?key={YOUR_API_KEY}

{
 "jobId": "<JOB_ID>",
 "trainingInput": {
  "jobDir": "gs://<LOCATION_TO_STORE_OUTPUTS>",
  "runtimeVersion": "1.4",
  "region": "<REGION>",
  "packageUris": [
   "gs://<PATH_TO_YOUR_TRAINER>/trainer-0.0.0.tar.gz"
  ],
  "pythonModule": "<PYTHON_MODULE_TO_RUN>",
  "args": [
   "--train-files",
   "gs://<PATH_TO_YOUR_TRAINING_DATA>/data.csv",
   "--eval-files",
   "gs://<PATH_TO_YOUR_TEST_DATA>/test.csv",
   "--train-steps",
   "100",
   "--eval-steps",
   "10",
   "--verbosity",
   "DEBUG"
  ]
 }
}