CloudShell

起動

コマンド

$ gcloud auth list # アカウントの表示

$ gcloud config list project # プロジェクトの表示

$ sudo apt-get update # パッケージリストの更新

$ sudo apt-get install virtualenv # pythonバーチャル環境の構築

$ virtualenv -p python3 venv

$ source venv/bin/activate # バーチャル環境のアクティブ

$ git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloudml-samples.git #サンプルリポジトリのクーロン作成

$ cd cloudml-samples/census/estimator

$ mkdir data

$ gsutil -m cp gs://cloud-samples-data/ml-engine/census/data/* data/ # トレーニングデータの取得

$ export TRAIN_DATA=$(pwd)/data/adult.data.csv

$ export EVAL_DATA=$(pwd)/data/adult.test.csv

$ head data/adult.data.csv # トレーニングデータの確認

$ pip install -r ../requirements.txt #

$ python -c "import tensorflow as tf; print('TensorFlow version{} is installed.',format(tf.__version__))"

$ export MODEL_DIR=output # 環境変数MODEL_DIRの設定

$ gcloud ai-platform local train \

--module-name trainer.task \

--package-path trainer/ \

--job-dir $MODEL_DIR \

-- \

--train-files $TRAIN_DATA \

--eval-files $ $EVAL_DATA \

-- train-steps 1000 \

-- eval-steps 100

$ tensorboard --logdir=$MODEL_DIR --port=8080 # TensorBoardの起動

[プレビューのポート:8080]の選択

ctrl+Cを押下

$ ls output/export/census # 生成されたモデルのタイムスタンプの表示

$ gcloud ai-platform local predict \

--model-dir output/export/census/<timestamp> \

--json-instances ../test.json

$ project_ID=$(gcloud config list project --format

"value(core.project)")

BUCKET_NAME=${PROJECT_ID}-mlengine

echo $BUCKET_NAME

REGION=us-central1

$ gsutil mb -l $REGION gs://$BUCKET_NAME #バケットの作成

$ gsutil cp -r data gs://$BUCKET_NAME/data

$ TRAIN_DATA=gs://$BUCKET_NAME/data/adult.data.csv

$ EVAL_DATA=gs://$BUCKET_NAME/data/adult.test.csv

$ gsutil cp ../test.json gs://$BUCKET_NAME/data/test.json

$ TEST_JSON=gs://$BUCKET_NAME/data/test.json

$ JOB_NAME=censusss_single_1

$ OUTPUT_PATH=gs://$BUCKET_NAME/$JOB_NAME

$ gcloud ai-platform jobs submit training $JOB_NAME \ # トレーニングジョブのジック

-- job-dir $OUTPUT_PATH \

--runtime-version 1.14 \

--python-version 3.5 \

--module-name trainer.task \

--module-name trainer.task \

--package-path trainer/ \

--region $REGION \

-- \

--train-files $TRAIN_DATA \

--eval-files $EVAL_DATA \

--train-steps 100 \

--verbosity DEBUG

[進行状況を確認]のクリック

$ gsutil ls -r $OUTPUT_PATH #

$ tensorboard --logdir=$OUTPUT_PATH --port=8080

$ gsutil ls -r $OUTPUT_PATH=/export

$ gsutil ls

$ gcloud ai-platform version create v1 \

-- model 4MODEL_NAME \

--origin $MODEL_BINARIES \

--runtme-version 1.14 \

--python-version 3.5

[進行状況を確認]をクリック

$ gcloud a-platform models list #モデル一覧の表示

$ gcloud ai-platform predict \

--model $MODEL_NAME \

--version v1 \

--json-instances ../test.json