我正在尝试提交一个谷歌云作业，该作业为mnist数字训练CNN模型。 由于我是GCP的新手，我想先在f1-micro机器上培训这项工作以进行练习。但不成功。一路上我有两个问题。
这是我的系统。 Windows 10， Anaconda， Jupyter Notebook 6， Python 3.6， TF 1.13.0. 起初，我的模型在没有任何 GCP 命令的情况下运行良好。然后我按照 gcp 课程的建议将文件打包到一个模块中。并使用 gcloud 命令进行本地训练。该单元格似乎卡住了并且什么都不做，直到我关闭并停止 ipynb 文件。训练在它之后立即开始，结果是正确的，因为我在 Tensorboard 上监控了它。我需要做什么才能使其在不关闭笔记本的情况下从单元格正常运行？顺便说一句，我可以让它在没有此问题的情况下在终端中运行。
第二个问题，然后我尝试向谷歌云机器提交。我使用 f1-micro 创建了一个 vm 实例只是为了练习，因为它有很多空闲时间。但是我的命令选项不被接受。我尝试了几种机器类型的格式。我无法正确设置机器类型。以及如何与我创建的实例建立连接？
有什么建议吗？谢谢！代码在这里。
#1.local submission lines
OUTDIR='trained_test'
INPDIR='..data'
shutil.rmtree(path = OUTDIR, ignore_errors = True)
!gcloud ai-platform local train
--module-name=trainer.task
--package-path=trainer
--
--output_dir=$OUTDIR
--input_dir=$INPDIR
--epochs=2
--learning_rate=0.001
--batch_size=100
#2. submit to compute engine
OUTDIR='gs://'+BUCKET+'/digit/train_01'
INPDIR='gs://'+BUCKET+'/digit/data'
JOBNAME='kaggle_digit_01_'+datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
!gcloud ai-platform jobs submit training $JOBNAME
--region=$REGION
--module-name=trainer.task
--package-path=trainer
--job-dir=$OUTDIR
--staging-bucket=gs://$BUCKET
--scale-tier=custom
--master-machine-type=zones/us-central1-a/machineTypes/f1-micro
--runtime-version 1.13
--
--output_dir=OUTDIR
--input_dir=INPDIR
--epochs=5 --learning_rate=0.001 --batch_size=100
错误信息：
ERROR: (gcloud.ai-platform.jobs.submit.training) INVALID_ARGUMENT: Field: master_type Error: The specified machine type is not supported: zones/us-central1-a/machineTypes/f1-micro
- '@type': type.googleapis.com/google.rpc.BadRequest
fieldViolations:
- description: 'The specified machine type is not supported: zones/us-central1-a/machineTypes/f1-micro'
field: master_type
更新：
更改计算机类型确实有效
--scale-tier=CUSTOM
--master-machine-type=n1-standard-4
我还把以下内容放在开头，以便笔记本识别文件格式，例如$jobname...
import gcsfs
顺便说一句 --job-dir 似乎并不重要。
但是当地火车仍然存在同样的问题，我需要关闭并停止笔记本才能开始培训。 谁能对此提出建议？
AI 平台训练不支持 f1-micro。 以下是支持的计算机列表。此外，您不需要指定区域。只是机器类型。即 --主机器类型=n1-标准-4