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 nltk 的 mwetokenizer 和来自 tensorflow 的 tf.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 nltk 和 tensorflow 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）。
