如何在多项目/多配置设置中使用 Tensorflow 的 `file_io`？答案

【问题标题】：How to use Tensorflow's `file_io` in multi-project/multi-configuration setting?如何在多项目/多配置设置中使用 Tensorflow 的 `file_io`？
【发布时间】：2019-04-04 15:32:22
【问题描述】：

我是多个 GCP 组织和项目的成员。当我运行gcloud config configurations list 时，我得到：

NAME        IS_ACTIVE   ACCOUNT          PROJECT
default     False       knub@org_1.com   org1
project_b   True        knub@org_2.com   org2

现在我正在尝试运行

from tensorflow.python.lib.io import file_io

file_io.file_exists("gs://bucket_from_project_b/test.txt")

但我得到了错误

knub@org_1.com does not have storage.objects.get access to
gs://bucket_from_project_b/test.txt`

即使活动项目是project_b，也会发生这种情况。其他所有内容，例如 gcloud 和 gsutil，都可以正常工作并尊重当前活动的配置。

如何让file_io 尊重我的活动配置？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow google-cloud-storage gcloud

【解决方案1】：

问题在于file_io 使用~/.config/gcloud/application_default_credentials.json 中的应用程序凭据，而不是~/.config/gcloud/active_config 中的活动配置。此外，application_default_credentials.json 在项目之间切换时不会更新（通过gcloud config configurations activate default），但每次切换后必须通过调用gcloud auth application-default login 再次手动更新。

【讨论】：