【发布时间】：2018-04-20 13:56:46
【问题描述】：
在 Google 云机器学习上使用 Keras：
从训练中保存模型：
model.save('model.h5')
if cfg.cloud:
# Copy model.h5 over to Google Cloud Storage
with file_io.FileIO('model.h5', mode='rb') as input_f:
with file_io.FileIO(data_folder + 'model.h5', mode='wb+') as output_f:
output_f.write(input_f.read())
注意：不保存到 job_folder，我需要稍后再阅读，不想跟踪最新的作业（即使这是将模型分开的好方法）。
现在我想从下一次运行中读取：
f = file_io.FileIO(model_file, mode='rb')
model = load_model(f)
model.load_weights(f)
“model_file”在我的提交中作为输入给出，指向
--model-file gs://$BUCKET_NAME/resources/model.h5
来自 google cloud ml jobs 的投诉：
TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not FileIO
我尝试了很多方法，但我的基本问题是：尤其是从 gcp 存储桶中读取模型的最佳实践是什么？
【问题讨论】：
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请说明此异常发生在代码中的哪个位置，是在您的 load_model(f) 代码中还是在 sdk 代码中？
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感谢 Oliver，我进行了一些调试以更详细地回答您的问题，并在此过程中找到了以下解决方案。
标签： model keras google-cloud-platform load google-cloud-ml