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我训练了 h2o automl，得到了一个指标令人满意的领导者模型。我想定期重新训练模型，但不使用检查点。所以，我想我需要的只是领导模型的最佳参数来手动运行它。我知道 automlmodels.leader.params 但它列出了所有尝试过的参数。我怎样才能获得排行榜中最好的？

当我调用预测器并添加 score_threshold 时，如下所示：

我收到错误 400 错误请求。没有 score_threshold 子句的调用工作得很好（我从 AutoML 得到一个预测）。我正在使用 VB.Net 进行通话，所以想知道格式化通话是否有技巧。我还尝试从分数中删除引号，因为它在文档中列为浮点数，结果相同。

我使用了来自 gcp 的 AutoMl Vision api，并使用我的自定义数据集对其进行了训练。我能够预测数据 GCP 控制台，但无法存储预测的输出。为了存储预测的数据输出并使用我的本地数据进行预测，我尝试了作为 API 的一部分给出的 python 代码，它接受图像文件内容、项目名称和存储桶名称，但是当我尝试运行它时显示我的错误：google.api_core.exceptions.PermissionDenied: 403 The caller does not have permission cloud sdk 错误输出

我在 Google Cloud Vision AutoML 服务上训练了一个模型，每当我尝试从控制台预测图像时，它都会返回“遇到内部错误”。这也发生在 API 中。它返回这个 json

模型已经训练了 24 小时

它应该返回模型训练的图像谓词类

我正在尝试编写一个 Chrome 扩展程序，该扩展程序从网站获取文本并通过 Google Cloud 上的自定义 AutoML 自然语言模型运行它，然后将预测数据显示到屏幕上。

我尝试过使用 OAuth2 进行身份验证，这给了我 Permission denied 错误，并且文档说要设置一个服务帐户。我还没有弄清楚如何将 chrome 扩展程序变成服务帐户，但我发现有人建议我必须设置一个单独的 Node.JS 服务器并以这种方式中继查询。

在 manifest.js 我有：

在 background.js 我有：

这是文档中描述的 curl 请求的翻译，转换为 fetch 请求。我越来越

据我所知，该帐户已正确设置并获得了 Google Cloud 端的权限。有人看到这里发生了什么吗？

注：长帖。请多多包涵

我在 KMNIST 数据集上的 PyTorch 中实现了一个卷积神经网络。我需要使用 SMAC 来优化 CNN 的随机梯度下降的学习率和动量。我是超参数优化的新手，我从 smac 文档中学到的是，

1. SMAC 通过目标算法评估器 (TAE) 调用要优化的算法来评估它。
2. 我们需要一个场景对象来配置优化过程。
3. Scenario 对象中的 run_obj 参数指定 SMAC 应该优化的内容。

我的最终目标是获得良好的准确性或低损失

这是我到目前为止所做的：

卷积神经网络

smac 超参数优化：

当我将 loss 作为 run_obj 参数时，我收到错误消息

ArgumentError：参数--run-obj/--run_obj：无效选择：'total_loss'（从'runtime'、'quality'中选择）

老实说，我不知道“质量”是什么意思。无论如何，当我将质量作为 run_obj 参数时，我会收到错误消息

TypeError：输入类型不支持 ufunc 'isfinite'，并且根据转换规则 ''safe'' 无法安全地将输入强制转换为任何支持的类型

如果我理解正确，则在预期 int 但给出 str 时会获得上述错误消息。要检查问题是否与配置空间有关，我尝试了

而不是这些：

错误保持不变。

关于如何使用 smac 优化 CNN 的超参数以及为什么会收到此错误消息的任何想法？我尝试在网上寻找类似的问题。这篇文章有点帮助。不幸的是，由于 NN 上没有 smac 的实现（至少我没有找到它），我无法弄清楚解决方案。我没有了所有的想法。

感谢任何帮助、想法或有用的链接。

谢谢！

在 google AutoML 中创建模型后，我们可以使用提供的 python 代码进行预测。这是代码：

我意识到它只会打印得分高于 threshold 的检测结果value = 0.5。示例输出：

如何打印分数低于阈值 0.5 的其他检测结果（例如将阈值更改为 0.3）？

如果我从 GCP 控制台禁用 Vision API，它会删除我的 AutoML 训练数据集和模型吗？

我有一个功能齐全的 ERP 软件（使用索引文件用 COBOL 编写）。我可以将整个软件代码和示例数据文件放在云端。我需要以下方面的帮助：AUTO ML 来阅读代码并学习、改进代码、使用最少的指令根据需要添加新功能，以及创建基于 Web 的界面。

为了启动这个项目，我需要采取哪些步骤？

如何邀请开发者/合作者？

先感谢您

我正在制作一个将利用 Google AutoML Vision API 的 Android 应用程序。我正在寻找一种方法来获取永久访问令牌或在代码中生成它们，这样我就不需要每次想使用我的应用程序时都使用 gcloud。我该怎么做呢？

我已经创建了 AutoML 模型，设置了我的服务帐户，并在 Android Studio 中编写了我的应用程序，以便它使用 Volley 向 API 发出请求。问题是，它们要求您使用 gcloud 生成并传递访问令牌。我可以生成令牌并将其放入我的代码中，但它只持续一个小时然后过期。REST API 需要访问令牌，如下所示。

我已经研究了解决这个问题的不同方法。例如，有一些 Google Client Libraries for Java 和 Google Cloud Applications 展示了如何将服务帐户凭据添加到代码中。我很困惑从手机运行它时如何将 Json 密钥文件添加到代码中。我还读到可以使用 Firebase，但我不熟悉该过程是什么。

目前，我将在我的计算机上打开 gcloud，生成访问令牌，将其粘贴到我的代码中并使用标题按如下方式运行应用程序，这会在长达一小时的时间内返回所需的结果，直到访问代码过期。

我希望这是一个可以在 Android 手机上运行的独立应用程序。这样做的最佳方法是什么？

更新：我能够将文件添加到 Android Studio 中，然后使用一些函数来获取访问令牌，它似乎在模拟器中工作。我不确定这种方法有多安全，因为带有密钥的 json 文件需要保密。