Многоколонный ввод в ML.PREDICT для модели TensorFlow в BigQueryML - PullRequest
Новая
       18

Многоколонный ввод в ML.PREDICT для модели TensorFlow в BigQueryML

1 голос
/ 22 марта 2020

Мы обучили модель в Google Cloud AutoML (инструмент, который нам очень нравится) и успешно экспортировали ее в GCS, а затем создали модель в BigQuery с помощью следующей команды: 

create or replace model my_dataset.my_bq_ml_model
options(model_type='tensorflow',
 model_path='my gcs path to exported tensorflow model'))

Однако Когда мы используем BigQueryML, чтобы попытаться выполнить некоторые прогнозы с использованием модели, мы не уверены, как отформатировать несколько функций, которые наша модель использует, в единственную строку «входы», которую экспортированная модель Tensorflow принимает в BigQuery. 

select  *
from    ml.predict(model my_project.my_dataset.my_bq_ml_model,
(
 select 'How do we format this?'  as inputs
 from my_rows_to_predict
))

Кто-нибудь еще делал это?

Это похоже на этот вопрос, который остается открытым: Многоколонный ввод для ML.PREDICT для модели TensorFlow в BigQuery ML

Спасибо всем.

1 Ответ

0 голосов
/ 22 марта 2020

После загрузки модели в BigQuery ML, нажмите на модель в пользовательском интерфейсе BigQuery и переключитесь на вкладку «Схема». Это должно сказать вам, какие столбцы нужна модели.

В качестве альтернативы, запустите на нем модель Saved_model_cli (это программа python, которая поставляется с тензорным потоком), чтобы увидеть поддерживаемую сигнатуру 

saved_model_cli show --dir $export_path --all
...