2016-09-30 2 views

ответ

1

Хотя у вас есть этот параметр, вам не нужно копировать данные на локальный диск. Вы должны иметь возможность ссылаться на данные обучения и оценки непосредственно из GCS, ссылаясь на ваши файлы/объекты, используя их URI GCS - например. гс: // ведро/путь/к/файлу. Вы можете использовать эти пути, где обычно используются пути локальной файловой системы в API TensorFlow, которые принимают пути к файлам. TensorFlow поддерживает возможность доступа к данным (и записи) GCS.

Вы также должны иметь возможность использовать префикс для ссылки на набор совпадающих файлов, а не на ссылки на каждый файл отдельно.

Последующее примечание - вы должны проверить https://cloud.google.com/ml/docs/how-tos/using-external-buckets в случае, если вам необходимо соответствующим образом использовать свои данные для доступа к обучению.

Надеюсь, что это поможет.

+0

Будет ли обрабатываться операция 'tf.read_file', считывая эти URL-адреса? –

+0

Это не похоже на: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/6dee0e6279e4a4d93b81edb5ee2a36836c9d1838/tensorflow/core/kernels/whole_file_read_ops.cc#L30 –

+0

Вот где происходит переход к реализации файловой системы GCS: https: //github.com/tensorflow/tensorflow/blob/c856366b739850a9f4b0bf1469de7f052619042b/tensorflow/python/summary/impl/io_wrapper.py#L42 –

Смежные вопросы