我有一个在Keras中开发的ML模型，我可以通过调用fit_generator并将其提供给我的自定义生成器在本地进行训练。现在，我想使用GCP训练此模型。我一直在关注this article，该视频显示了如何在GCP上训练Keras模型，但是并没有说明如果我需要将所有数据加载到内存中，进行处理，然后通过生成器。
有人知道我是否可以使用GCP吗？
在下面的示例中，使用函数estimator将Keras模型转换为model_to_estimator；使用GCP不需要此步骤，因为GCP支持编译的Keras模型。如果将模型保留为Keras模型，则可以调用其函数fit（自TensorFlow 1.12开始支持生成器的使用）或fit_generator，然后将生成器作为第一个参数传递给它们。如果它在本地适合您，那么它也应该可以在GCP中工作。我已经能够在GCP中运行与您共享的url中的模型相似的模型，并且可以使用生成器而没有任何问题。
也建议将gcloud ml-engine命令替换为gcloud ai-platform。我建议您遵循this guide，因为它比链接的要更新。