我使用来自Google Code Lab TensorFlow for Poets的retrain.py文件在本地重新训练了Inception模型，并希望使用Google Cloud机器学习服务进行预测 .
具体来说，我想修改retrain.py文件，所以我的TensorFlow应用程序已准备就绪
gcloud beta ml预测--instances = INSTANCES --model = MODEL
（即仅预测;不需要Google Cloud ML培训ala gloud beta ml工作提交培训） .
我从概念上理解必须按照Preparing a Model中的描述修改retrain.py文件 .
但是没有完整的答案显示在修改后的retrain.py文件中的所有代码行 . Google Code Lab TensorFlow for Poets和Pete Warden关于再培训Inception的截屏的受欢迎程度使人们期望这是TensorFlow社区中图像分类的一个非常常见的例子 . 这意味着答案将使社区中的许多人受益 .
有人会在按照准备模型中的描述进行修改后回复他们的版本的retrain.py文件吗？
注1：我已经研究了我的问题，以确认它没有得到回答......
...... Davide Biraghi提出并由JoshGC回答的问题“Q：如何预测谷歌机器学习中的图像”并未显示对重新训练Google Code Lab TensorFlow for Poets中的Inception模型的retrain.py文件的任何修改 .
...... KlezFromSpace提出并由rhaertel80回答的问题（由Robert Lacok提供有用的评论）“Q：在Google Cloud 计算机上学习部署Retrained inception模型”在修改后没有显示retrain.py文件中的所有代码行：确定产出;创造投入;支持可变批量大小;使用实例键;将输入和输出集合添加到图形中;和导出（保存）最终模型 . （参见上面的准备模型 . ）
... Vinkeet Kaushik提出并由Robert Lacok回答的问题（由mrry提供有用的评论）“问：将基本的Tensorflow模型导出到Google Cloud ML”并不特定于重新训练Google Code Lab中的Inception模型的retrain.py文件TensorFlow for Poets .
注2：我假设要进行预测的jpeg图像是
gcloud beta ml预测--instances = INSTANCES --model = MODEL
其中INSTANCES是JSON文件的路径，其中包含有关图像的信息，根据Davide Biraghi提出的问题并由rhaertel80回答“Q：如何在Google机器学习中将jpeg图像转换为json文件”
注3：我假设我将手动将修改后的retrain.py文件保存的EXPORT和EXPORT.META文件存储在我用于在Google Cloud Console中创建MODEL的URL中 .
1 回答
这个posting昨天由谷歌的Slaven Bilac似乎是答案 .