Python gcloud ml引擎本地预测运行时错误：在.pyc文件中存在错误的幻数

我的目标是在google cloud ml引擎上进行预测

我在linux ubuntu 16.04LT上安装了gcloud sdk，如下所示。 我已经有了一个经过机器学习训练的模型。 我正在使用python版本AnacondaPython 3.5

我运行：

gcloud ml-engine local predict --model-dir={MY_MODEL_DIR} --json-instances={MY_INPUT_JSON_INSTANCE}

我收到消息：错误：

（gcloud.ml engine.local.predict）运行时错误：.pyc文件中的幻数错误

下面是所有堆栈跟踪：

DEBUG: (gcloud.ml-engine.local.predict) RuntimeError: Bad magic number in .pyc file
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/lib/google-cloud-sdk/lib/googlecloudsdk/calliope/cli.py", line 797, in Execute
    resources = calliope_command.Run(cli=self, args=args)
  File "/usr/lib/google-cloud-sdk/lib/googlecloudsdk/calliope/backend.py", line 757, in Run
    resources = command_instance.Run(args)
  File "/usr/lib/google-cloud-sdk/lib/surface/ml_engine/local/predict.py", line 65, in Run
    args.text_instances)
  File "/usr/lib/google-cloud-sdk/lib/googlecloudsdk/command_lib/ml_engine/local_utils.py", line 89, in RunPredict
    raise LocalPredictRuntimeError(err)
LocalPredictRuntimeError: RuntimeError: Bad magic number in .pyc file
ERROR: (gcloud.ml-engine.local.predict) RuntimeError: Bad magic number in .pyc file
Evaluation ended**

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事实上，我自己发布这个问题是为了帮助有同样问题的人，因为我找不到一个简单简洁的答案

还有其他的解决办法，在我看来甚至比我的更好，但这正是我所能解决的

我的解决方案是google cloud sdk不能与python 3配合使用，至少在我的配置中是这样。要解决：

使用python 2安装anaconda虚拟环境（在我的例子中是2.7.14）

激活环境

再次执行gcloud命令

如果您的导出ml模型和输入都正常，那么这将起作用

这是一个简单的问题，但给我带来了很大的痛苦，仅仅是因为我无法轻松找到这个先决条件，或者我只是错过了它

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我希望能帮助一些人。

实际上，它与python3一起工作，你只需要删除google cloud文件夹中的pyc文件，这样预测调用就可以用python3编译它们

为了知道pyc文件的位置，我在预测调用中启用了标志--verbosity debug：

gcloud ml-engine local predict --model-dir=${MODEL_LOCATION} --json-instances=data/new-data2.json --verbosity debug

trackback将为您提供有关gcloud ml引擎文件路径的信息，在我的计算机中：

/usr/local/Caskroom/google-cloud-sdk/latest/google-cloud-sdk/lib/googlecloudsdk/command_lib/ml_engine/

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转到该目录并删除pyc文件。

在google SDK中查找并删除所有pyc文件。它们是用错误的python环境编译的。下次需要时，它们将自动重新编译

%%bash
find "/tools/google-cloud-sdk/lib/" -name '*.pyc' -delete

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以下是在Ubuntu中修复此问题的步骤：

1.导航到ml_引擎路径

cd/usr/lib/googlecloudsdk/lib/googlecloudsdk/command_lib/ml_引擎

2.删除以.pyc结尾的文件

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在笔记本电脑中运行以下单元格：

%%bash
sudo find "/usr/lib/google-cloud-sdk/lib/googlecloudsdk/command_lib/ml_engine" -name '*.pyc' -delete

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上面的技巧是有效的，但我发现了另一个似乎是永久性的选项，那就是在Python3中使用GCPSDK

例如，使用anaconda创建Python3环境，或者使用现有的Python3安装

创建一个文件gcp-sdk.yaml：

name: env_gcp_sdk
channels:
- defaults
- conda-forge
dependencies:
  # core packages
  - python=3.7.5
  - pip=20.0.2
  - pip:
    - google-cloud-storage
    - google-cloud-bigquery
    - google-cloud-kms
    - google-cloud-pubsub

然后创建环境：

conda env create -f gcp-sdk.yaml 

现在设置以下偶数变量，我不需要再删除*.pyc文件：

os.environ['CLOUDSDK_PYTHON']='path_to_env/env_gcp_sdk/bin/python'
os.environ['CLOUDSDK_GSUTIL_PYTHON']='path_to_env/env_gcp_sdk/bin/python'

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谢谢我被这条消息困扰了一段时间，在你的帮助下，我现在已经克服了它：）我使用Python3.6和虚拟环境。它工作得很好！非常感谢。有一个新命令：

gcloud ai platform local predict--model dir=${model_LOCATION}--json instances=data/new-data.json--verbosity debug

，这可能会导致相同的行为和相同的解决方案应用。我认为，这个解决方案已被弃用。有人能证实吗？删除pyc文件的建议看起来更好，但这对我来说很有效