ML.PREDICT 的多列输入，用于 BigQueryML 中的 TensorFlow 模型答案

【问题标题】：Multi-column input to ML.PREDICT for a TensorFlow model in BigQueryMLML.PREDICT 的多列输入，用于 BigQueryML 中的 TensorFlow 模型
【发布时间】：2020-07-03 06:46:45
【问题描述】：

我们已经在 Google Cloud AutoML（我们非常喜欢的一个工具）中训练了一个模型并成功将其导出到 GCS，然后使用以下命令在 BigQuery 中创建了模型：

create or replace model my_dataset.my_bq_ml_model
options(model_type='tensorflow',
 model_path='my gcs path to exported tensorflow model'))

但是，当我们使用 BigQueryML 尝试使用模型运行一些预测时，我们不确定如何将模型使用的多个特征格式化为导出的 Tensorflow 模型在 BigQuery 中接受的单个“输入”字符串。

select  *
from    ml.predict(model my_project.my_dataset.my_bq_ml_model,
(
 select 'How do we format this?'  as inputs
 from my_rows_to_predict
))

有人做过吗？

这类似于这个问题，它仍然是开放的： Multi-column input to ML.PREDICT for a TensorFlow model in BigQuery ML

谢谢大家。

【问题讨论】：

标签： tensorflow machine-learning google-cloud-platform google-bigquery google-cloud-automl

【解决方案1】：

将模型加载到 BigQuery ML 后，点击 BigQuery 用户界面中的模型并切换到“架构”标签。这应该会告诉您模型需要哪些列。

或者，在模型上运行程序 saved_model_cli（它是一个 tensorflow 自带的 python 程序），看看支持的签名是什么

saved_model_cli show --dir $export_path --all

【讨论】：

嗨 Lak 谢谢你的上述。我们按照上面的步骤操作，她就是输出。 pastebin.com/HCbpZT20 但是，我们不确定如何将其转换为 BigQueryML 中模型的输入字符串的签名。可以给点建议吗？
不幸的是，saved_model_cli 不是很有帮助——它不会告诉你输入的模式，只是它是一个字符串 ... inputs['inputs'] tensor_info: dtype: DT_STRING 形状：(-1)。这没有任何帮助。也许尝试将数据放入 JSON 格式？