12、利用Vertex AI进行机器学习模型训练与可解释性分析

利用Vertex AI进行机器学习模型训练与可解释性分析

1. 使用Vertex AI训练自定义机器学习模型

在能够启动Vertex AI训练、监控训练过程并保存TensorFlow训练的模型后，接下来就可以进入模型评估阶段。

1.1 评估训练好的模型

• 加载测试数据 ：首先需要将测试数据加载到Jupyter Notebook中，代码如下：

from io import BytesIO
import numpy as np
from tensorflow.python.lib.io import file_io
dest = 'gs://data-bucket-417812395597/'
test_x = np.load(BytesIO(file_io.read_file_to_string(dest+'test_x', binary_mode=True)))
test_y = np.load(BytesIO(file_io.read_file_to_string(dest+'test_y', binary_mode=True)))
print(test_x.shape, test_y.shape)

• 创建JSON负载 ：将测试数据的实例转换为JSON格式并保存到云存储位置，以便批量推理模块读取并进行推理。

import json
BATCH_PRE