Разработал код для Tensorflow DNNRegressor локально в Google Cloud Datalab.После создания пакета (task.py и Model.py) модель не обучается.Контрольные точки не создаются.Это работало хорошо месяц назад.
%bash
echo "bucket=${BUCKET}"
rm -rf trained
export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:${PWD}/trainer
echo "path=${PWD}/trainer"
python -m task \
--bucket=${BUCKET} \
--output_dir=trained \
--job-dir=./tmp \
--train_examples=100 --eval_steps=1
Частичный вывод: найдите проблему здесь =>
ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: сохранение контрольных точек для 0 в train / model.ckpt.
usr / local / envs / py2env / lib / python2.7 / site-packages / h5py / init .py: 36: FutureWarning: преобразование второго аргумента issubdtype из float в np.floating устарела.В будущем он будет обрабатываться как np.float64 == np.dtype(float).type.
из ._conv import register_converters как _register_converters
INFO: tenorsflow: с использованием конфигурации по умолчанию.
INFO: tenorsflow: с использованием config: {'_save_checkpoints_secs': 600,'_session_config': Нет, '_keep_checkpoint_max': 5, '_task_type': 'worker', '_train_distribute': Нет, '_is_chief': True, '_cluster_spec':, '_evaluation_master': '', '_save_chepspoints_one_seck«_keep_checkpoint_every_n_hours»: 10000, «_service»: нет, «_num_ps_replicas»: 0, «_tf_random_seed»: нет, «_master»: »,« _num_worker_replicas »: 1,« _task_id »: 0,« __ste__s__s_s__s__s__s__s__s__s__s__s__s__c_c_log »_model_dir ':' training / ',' _global_id_in_cluster ': 0,' _save_summary_steps ': 100}
INFO: tenorflow: локальное выполнение обучения и оценки (нераспределенное).
INFO: tenorflow: запуск цикла обучения и оценки,Оценка произойдет через 300 секунд (eval_spec.throttle_secs) или обучение завершено.
INFO: tenorflow: вызов model_fn.
INFO: tenorflow: завершено, вызов model_fn.
INFO: tenorflow: создать CheckpointSaverHook.
ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: график был завершен.ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: выполняется local_init_op.ИНФОРМАЦИЯ: тензор потока: завершено выполнение
local_init_op.ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: сохранение контрольных точек для 0 в
training / model.ckpt.ИНФОРМАЦИЯ: тензор потока: потери на последнем этапе: нет.
ИНФО: тензор потока: вызов модели_fn.ИНФОРМАЦИЯ: тензор потока: завершено с вызовом model_fn.
ИНФОРМАЦИЯ: тензор потока: начало оценки в 2018-09-27-17: 52: 13
ИНФО: тензор потока: график был завершен.ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: восстановление параметров из training / model.ckpt-0 ИНФО: tenorflow: запуск local_init_op.ИНФОРМАЦИЯ: тензор потока: завершено выполнение local_init_op.
ИНФО: тензор потока: завершение оценки в 2018-09-27-17: 52: 14
ИНФОРМАЦИЯ: тензор потока: сохранение диктовки для глобального шага 0: средний_слог = 0,0, глобальный_сайт = 0, убыток = 0.0