docs for setting up Google Cloud ML предлагает установить версию Tensorflow r0.11. Я заметил, что функции TensorFlow, недавно доступные в r0.12, вызывают исключения при запуске на Cloud ML. Есть ли временная шкала для Cloud ML, поддерживающая r0.12? Будет ли переключение между r0.11 и r0.12 необязательным или обязательным?Google Cloud ML Tensorflow Version
Да, вы можете указать --runtime-version = 0.12, чтобы получить сборку 0.12. Это новая функция и задокументирована на https://cloud.google.com/ml/docs/concepts/runtime-version-list
Обратите внимание, что сборка 0.12 еще не считается стабильной и может быть установлена точная конструкция Tensorflow. Когда доступна версия Tensorflow версии 1.0, она также будет поддерживаться, а версии Tensorflow до 1.0 начнут устаревать.
(см https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/beta/ml/jobs/submit/training для использования.)
Я видел, что это не возможно, чтобы указать дополнительный номер версии. Есть ли способ использовать сборку 0.12.1 вместо 0.12.head? Проблема в том, что 0.11.0 больше не аутентифицируется с помощью GCS (для локальной разработки), поэтому мы должны использовать локально 0.12.1. Но мы не смогли получить ту же фиксированную версию, которая была развернута на Cloud ML, что вызывает у нас много головных болей. – jwayne
Версия 0.12 фактически является сборкой 0.12.1. (В частности, эта сборка упоминается на странице загрузки тензорного потока: https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.1-cp27-none-linux_x86_64.whl) До 1.0 , мы не планируем поддерживать каждую небольшую версию TF, так как было много нарушений. –