将DNN模型发送给Watson进行训练时打开数据文件时出错

Question

我在本地用python3代码构建了图像分类DNN模型，我正在尝试将模型发送给Watson进行培训。我在Watson Studio中创建了2个存储桶，用于1）训练-存储由图像组成的火车数据集-和2）存储结果。我已保存了数据打开和预处理的信息，并将我的网络体系结构和培训代码保存为“ GTS_Model.zip”，以发送给Watson进行培训。我的火车设置为泡菜文件（.p），并在我的模型代码中打开文件并开始使用它，然后对其进行训练。但是，当我开始训练时，我收到此错误消息，但似乎找不到问题所在。下面的代码是我的GTS_Model.zip代码中的部分，在该部分中，我从训练桶中打开了数据文件。第四行抛出以下错误：

Traceback (most recent call last):
 File "GTS_Model.py", line 47, in <module>
   with open(training_file, mode='rb') as f:
TypeError: invalid file: <_io.TextIOWrapper name='/mnt/data/training-data-ff865095-a50d-4ac1-b037-c22ae7cf958f/train.p' mode='r' encoding='ANSI_X3.4-1968'>
Training exited with error code 1
Failed: learner_exit_code: 1

我最初怀疑数据文件类型不受支持，但是通过查看Watson支持的数据文件类型，发现可以接受泡菜文件。所以不确定为什么文件无法打开。

input_data_folder = os.environ["DATA_DIR"]

training_file = open(os.path.join(input_data_folder,"train.p"))
testing_file = open(os.path.join(input_data_folder,"test.p"))

with open(training_file, mode='rb') as f:
   train = pickle.load(f)
with open(testing_file, mode='rb') as f:
   test = pickle.load(f)

X_train, y_train = train['features'], train['labels']
X_test, y_test = test['features'], test['labels']

Answer 1

[问题似乎出在mode='r'和encoding中，因为我认为这肯定不是'ANSI_X3.4-1968'

这里是一篇博客文章，显示将深度学习服务与python pickle对象https://medium.com/ibm-watson/exploring-deep-learning-and-neural-network-modeler-with-watson-studio-ead35d21a438结合使用>