在 Google Cloud 中预处理数据以进行预测(Cloud Functions 不支持 Tensorflow)

我使用 Google Cloud Functions 将数据发送到 Cloud ML Engine 进行预测。

首先,我需要在将数据发送到 Cloud ML Engine 之前对其进行预处理。

为了预处理,我使用了两个分词器(来自 nltkmwetokenizer 和来自 tensorflowtf.keras.preprocessing.text.Tokenizer)。

当我将分词器加载到 Google Cloud Functions 时,我收到了一个错误:

ModuleNotFoundError: No module named ‘keras_preprocessing’

这是因为 nltktensorflow 不支持 Python 3.7。

问题:我该如何预处理数据并将其发送到 Cloud ML Engine 进行在线预测?


回答:

在这些库支持 Python 3.7 之前,你无法使用 Cloud Functions 完成此操作。你需要使用提供 Python 3.6 运行时的其他服务,例如 App Engine 灵活环境(它提供 Python 3.6.4)。


编辑: TensorFlow 现在支持 Python 3.7。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注