Tensorflow 使用谷歌云机器学习服务，通过本地再培训的初始模型进行预测

我已经使用谷歌代码实验室TensorFlow for Poets的文件在本地重新培训了Inception模型，并希望使用谷歌云机器学习服务进行预测

具体地说，我想修改retain.py文件，以便为我的TensorFlow应用程序做好准备

gcloud beta ml predict--instances=instances--model=model

（即，仅限预测；无需谷歌云ML培训ala gloud beta ML作业提交培训）

我从概念上理解，必须按照中所述修改retain.py文件

但是没有完整的答案显示修改后retain.py文件中的所有代码行。Google Code Lab TensorFlow for Poets和Pete Warden关于《盗梦空间》再培训的屏幕广播的流行，使人们期望这是TensorFlow社区中图像分类的一个非常常见的例子；这意味着答案将使社区中的许多人受益

在按照准备模型中所述进行修改后，是否有人可以用他们的retain.py文件版本回答

注1： 我已经研究了我的问题，确认它没有得到回答

…Davide Biraghi提出并由JoshGC回答的问题“Q:如何在谷歌机器学习中预测图像”没有显示对Retain.py文件的任何修改，该文件在谷歌代码实验室TensorFlow for Poets中重新生成了Inception模型

…KlezFromSpace提出并由Rhartel80回答的问题（Robert Lacok提供了有用的评论）“Q：在Google云机器学习上部署重新培训的初始模型”在修改后没有显示retain.py文件中的所有代码行，原因是：定义输出；创造投入；支持可变批量；使用实例键；将输入和输出集合添加到图形中；以及导出（保存）最终模型。（请参见上文准备模型。）

…由Vinkeet Kaushik提出并由Robert Lacok回答的问题（由mrry提供有用的评论）“Q：将基本Tensorflow模型导出到Google Cloud ML”并不特定于在Google Code Lab Tensorflow for Poets中重新训练初始模型的retain.py文件

注2： 我假设要进行预测的jpeg图像是

gcloud beta ml predict--instances=instances--model=model

其中，INSTANCES是一个JSON文件的路径，其中包含图像信息，如Davide Biraghi提出的问题，Rhartel80回答的“Q：如何在Google机器学习中将jpeg图像转换为JSON文件”

注3：

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我假设我将手动将修改后的retain.py文件保存的EXPORT和EXPORT.META文件存储在我用于在谷歌云控制台中创建模型的URL处。

这就是谷歌昨天的答案。

你找到答案了吗？我尝试了下面的链接，当我开始运行作业时，它说剩余时间为21天。。