Die docs for setting up Google Cloud ML empfehlen die Installation der Tensorflow Version r0.11. Ich habe beobachtet, dass TensorFlow-Funktionen, die in r0.12 neu verfügbar sind, Ausnahmen auslösen, wenn sie auf Cloud ML laufen. Gibt es einen Zeitplan für Cloud ML, der r0.12 unterstützt? Wird der Wechsel zwischen r0.11 und r0.12 optional oder obligatorisch sein?Google Cloud ML Tensorflow Version
Ja, Sie können --runtime-version = 0.12 angeben, um eine 0.12-Version zu erhalten. Dies ist ein neues Feature und ist dokumentiert unter https://cloud.google.com/ml/docs/concepts/runtime-version-list
Beachten Sie jedoch, dass der Build von 0.12 noch nicht als stabil betrachtet wird und sich der genaue Tensorflow-Build ändern kann. Sobald die Version 1.0 von Tensorflow verfügbar ist, wird diese ebenfalls unterstützt und die Versionen von Tensorflow vor Version 1.0 werden eingestellt.
(siehe https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/beta/ml/jobs/submit/training für die Nutzung.)
Ich sah es nicht möglich ist, eine kleinere Version angeben. Gibt es eine Möglichkeit, den Build 0.12.1 statt 0.12 zu verwenden? Das Problem ist, dass sich 0.11.0 nicht mehr mit GCS authentifiziert (für lokale Entwicklung), also müssen wir 0.12.1 lokal verwenden. Aber es ist uns nicht gelungen, die gleiche feste Version auf Cloud ML zu installieren, was uns sehr viel Kopfschmerzen bereitet. – jwayne
Die 0.12-Version ist eigentlich eine 0.12.1-Version. (Dies ist insbesondere dieser Build, auf den auf der Download-Tensorflow-Seite verwiesen wird: https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.1-cp27-none-linux_x86_64.whl) Vor 1.0 , wir planen nicht jede kleine TF-Version zu unterstützen, da es viele einschneidende Änderungen gab. –