在gcloud ml引擎上进行tensorflow训练时出错

我遵循这个指南。我确实设置了我的gcloud并创建了虚拟机。对于tensorflow，我使用创建python环境。我用python=3.6创建了新环境。但当我开枪的时候

gcloud ml engine local train-模块名称trainer.task-程序包路径trainer-训练文件c:\Anaconda3\mytensorflowcode\cloudml samples master\census\estimator\data\Dature.data.csv-评估文件c:\Anaconda3\mytensorflowcode\cloudml samples master\census\estimator\data\Dature.test.csv-训练步骤1000-作业目录c:\Anaconda3\mytensorflowcode\cloudml样本主数据\census\estimator\output-评估步骤100 我得到以下错误

回溯最近一次呼叫上次： 文件D:\gcsdk174\google cloud sdk\platform\bundledpython\lib\runpy.py，第174行，位于\u run\u模块\u as\u main中 __主名称、fname、loader、包装名称 文件D:\gcsdk174\google cloud sdk\platform\bundledpython\lib\runpy.py，第72行，在\u run\u代码中 run_globals中的exec代码 文件C:\Anaconda3\mytensorflowcode\cloudml samples master\census\estimator\trainer\task.py，第4行，在 导入模型 文件trainer\model.py，第20行，在 导入tensorflow作为tf ImportError:没有名为tensorflow的模块 根据指南，我可以使用pip install-r../requirements.txt命令成功安装tensorflow

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有人能指出我做错了什么吗？

更新：这个问题现在应该用最新版本的gcloud修复。你能试试看它是否适合你吗？首先要做： gcloud组件更新

发生的情况是，gcloud静默地要求py2.7，这导致了导入错误。这是一个我们将很快修复的错误。这对于Windows来说尤其有问题，因为TF不支持Windows的2.7安装。修复后，我们将在此更新

同时，最好的选择可能是直接运行python脚本进行本地测试，除非您试图在本地测试分布式培训

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如果您试图在本地测试分布式培训，那么您最好的临时选择可能是使用Docker和。

谢谢@Amy的解释。