Tensorflow GCloud Ml引擎：训练输出目录

我从本地使用指挥部接受过如下培训：

gcloud ml-engine jobs submit training task43 --module-name=train.train --config=config.yaml --job-dir=gs://root-album-8512 --package-path=train --region=asia-east1 --staging-bucket=gs://root-album-8512

培训后，在哪里可以找到我的输出培训目录？在我的日志作业中写着“将模型检查点保存到/user_dir/runs/1503579423/checkpoints/model-227400”

但我不知道它在哪里。当我检查我的存储或存储桶时，没有这样的目录。

将--job dir的值作为命令行参数“job dir”的值传递给代码。因此，您的代码需要从命令行参数中获取值，并在模型保护程序中使用该值将检查点保存到该位置

如果您没有为模型保护程序设置位置，那么它最终将保存到本地目录，而不是您的GCS存储桶，并且在作业结束后将不可用。

将--job dir的值作为命令行参数“job dir”的值传递给您的代码。因此，您的代码需要从命令行参数中获取值，并在模型保护程序中使用该值将检查点保存到该位置

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如果您没有为模型保护程序设置位置，那么它最终将保存到本地目录，而不是您的GCS存储桶，并且在作业结束后将不可用。

看起来它保存在容器上。您确定要将其指向gs存储桶吗？在我的命令中，我只定义了作业目录--job dir=gs://root-album-8512“和暂存存储桶--staging bucket=gs://root-album-8512”。但是我没有为我的输出培训定义目录。看起来它保存在容器上。您确定要将其指向gs存储桶吗？在我的命令中，我只定义了作业目录--job dir=gs://root-album-8512“和暂存存储桶--staging bucket=gs://root-album-8512”。但是我没有为我的输出培训定义目录。