如何在 Google Cloud ML Engine 上的 config.yaml 文件中添加用户特定参数
How to add user specific arguments in the config.yaml file on Google Cloud ML Engine
我正在查看 AI 平台的文档,how to run training jobs
我正在查看以下部分:格式化您的配置参数
其中显示了如何在 config.yaml 文件中指定输入参数。它仅针对 gcloud 特定参数显示。如何将 USER_ARGS 添加到 config.yaml 文件中。
您可以通过在 trainingInput 下添加 "args" 列表来在配置文件中提供自定义参数,如下所示:
trainingInput:
scaleTier: CUSTOM
masterType: complex_model_m
workerType: complex_model_m
parameterServerType: large_model
workerCount: 9
parameterServerCount: 3
runtimeVersion: '1.14'
pythonVersion: '3.5'
args:
- '--neuralNetLayers=50000'
- '--tileUniverseWithPaperclips=False'
config.yaml 文件是作业资源。大多数有趣的参数都在 TrainingInput 中——完整的 TrainingInput 规范记录在此处:https://cloud.google.com/ml-engine/reference/rest/v1/projects.jobs#traininginput
希望对您有所帮助。学习愉快!
我正在查看 AI 平台的文档,how to run training jobs 我正在查看以下部分:格式化您的配置参数
其中显示了如何在 config.yaml 文件中指定输入参数。它仅针对 gcloud 特定参数显示。如何将 USER_ARGS 添加到 config.yaml 文件中。
您可以通过在 trainingInput 下添加 "args" 列表来在配置文件中提供自定义参数,如下所示:
trainingInput:
scaleTier: CUSTOM
masterType: complex_model_m
workerType: complex_model_m
parameterServerType: large_model
workerCount: 9
parameterServerCount: 3
runtimeVersion: '1.14'
pythonVersion: '3.5'
args:
- '--neuralNetLayers=50000'
- '--tileUniverseWithPaperclips=False'
config.yaml 文件是作业资源。大多数有趣的参数都在 TrainingInput 中——完整的 TrainingInput 规范记录在此处:https://cloud.google.com/ml-engine/reference/rest/v1/projects.jobs#traininginput
希望对您有所帮助。学习愉快!