谷歌机器学习引擎中的 TPOT 模型答案

【问题标题】：TPOT model in google ml-engine谷歌机器学习引擎中的 TPOT 模型
【发布时间】：2018-11-02 00:35:33
【问题描述】：

我有一个使用 TPOT 训练的模型。当我尝试将模型加载到 ml-engine 时，它说： No module named tpot.builtins.stacking_estimator

这个错误是有道理的，因为 TPOT 是一个外部包，不包含在 Cloud ML Engine 运行时版本中。有什么办法可以解决吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

就我所见，你只需要 PyPI 来添加相关的依赖项。检查 installation of TPOT 的依赖关系，所有这些都可以通过 pip 安装。

因此，请遵循 "Adding standard (PyPI) dependencies" 的文档，并在 setup.py 文件中包含此模块和所有相关依赖项。并按照相关步骤打包并上传您的培训申请。

【讨论】：

是的，这将适用于培训。我正在寻找类似的预测解决方案。如何使用 TPOT 模型二进制文件创建 ml-engine 模型版本以进行预测？一般来说，如何部署一个未包含在运行时版本中的自定义类进行预测？
好的。根据library used to export model，从我看到的用于TPOT 的scikit-learn 文档中，只有model.pkl and model.joblib files 可用于部署模型。按照您的问题，提到的 TPOT 模型二进制文件与那些文件不同？或作为任何这些文件导出，您想在模型中包含在训练阶段后导出模型时未包含的内容？