Python gcloud ml不'；不创建savedModel

使用gcloudml示例模板，我创建了一个新模型。 使用命令行在gcloud shell中运行本地

gcloud ml-engine local train --module-name=trainer.task  --package- 
  path=./trainer -- --train-files="gs://bucket- 
  ml/data/treinamento/train/part
  *.csv" --eval-files="gs://bucket-ml/data/treinamento/test/part*.csv" 
  -- job-dir="gs://bucket-ml/data/treinamento/modelo"

一切正常。GCloud-ml在..treinamento/modelo处创建几个检查点，并使用savedModel在其中创建一个文件夹

问题是当我向gcloud提交

gcloud ml-engine jobs submit training "JobName123" \
  --job-dir "gs://bucket-ml/data/export" \
  --packages="gs://bucket-ml/modelo/trainer-0.1.tar.gz"\
  --module-name="trainer.task"\
  --scale-tier=BASIC \
  --region us-east1 \
  -- --train-files="gs://bucket-ml/data/treinamento/train/part*.csv"\
    --eval-files="gs://bucket-ml/data/treinamento/test/part*.csv"\
    --verbosity="DEBUG"

gcloud ml读取训练和评估文件，像本地模式一样创建检查点，但不创建文件夹和savedModel

并且没有错误地结束。

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代码完全相同。只需将培训师与python setup.py sdis打包。任何人都可以帮助我吗？

您可以像文档中提供的示例一样使用“包路径”，而不是使用“包”。此外，还要监视日志中是否有任何警告或错误，它们可能会提供更多信息