Tensorflow Can'；在google cloud ml上加载mnist数据集

我想在google cloud ml上运行MNIST的简单深度学习模型。我尝试通过tensorflow的实用方法tensorflow.examples.tutorials.MNIST下载并解包它。不幸的是，当我在云中使用它时，我的代码看不到它。我有这样的例外：没有这样的文件或目录：“gs://bucket/path/train-images-idx3-ubyte.gz当我浏览bucket时，文件在那里，但tensorflow没有看到它

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有什么问题吗？

问题是我使用了tensorflow附带的阅读器，它只能与本地文件系统一起工作。为了读取mnist，您必须使用tensorflow.python.lib.io包。

不幸的是，tensorflow的文件系统抽象不能正确支持python的gzip库。因此，mnist.read_data_set仅支持本地文件系统上的

train_dir

，即不能将GCS与实用程序功能一起使用

解决方法是在本地文件系统上创建一个临时目录，然后使用它

在我看来，这是示例中的默认值，例如，有一个标志，

--data dir

，默认情况下指向“/tmp/tensorflow/mnist/input_data”。为了验证，我将的内容复制到一个新的Python脚本中，该脚本在云机器学习引擎上成功运行。也曾为

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但是，如果要手动使用（通过

tensorflow/examples/tutorials/mnist/input_data.py

），请确保将本地目录作为第一个参数传递。

但是如何在本地文件系统上使用临时目录？它位于哪里？当您向云提交作业时，您可以完全访问工作人员的文件系统。上面的脚本是硬代码

/tmp

。那很好。您还可以使用Python的

tempfile.mkdtemp

@KonstantinSolomatov如果您在问题中添加一个代码片段，我可能会帮助您更好。好的。我会试试的。我现在用手工编写的阅读器解决了这个问题：-）