小编Moh*_*mad的帖子

我正在按照官方说明测试 Google Cloud Run：

https://cloud.google.com/run/docs/quickstarts/build-and-deploy

是否可以在 Google Cloud Run 中部署或使用多个容器作为一项服务？例如：DB服务器容器、Web服务器容器等。

我有几张图像（PNG 格式），我想将它们组合成网格结构中的一个图像文件（这样我就可以设置每一行中显示的图像数量）。另外，我想在图像之间添加小的空白空间。

例如，假设有 7 张图像。我想将每行显示的图像数量设置为3。组合图像的一般结构将是：

PIL/Pillow如果您知道这样做的好方法（最好使用或matplotlib库），请告诉我。谢谢。

我想将Python字典转换为DataFrame。字典值是一个不同长度的列表。

例子：

import pandas as pd

data = {'A': [1], 'B': [1,2], 'C': [1,2,3]}

df = pd.DataFrame.from_dict(data)

但是，上面的代码不起作用，出现以下错误：

ValueError: All arrays must be of the same length

我想得到的输出如下：

name    value    
'A'      [1]         
'B'      [1,2]
'C'      [1,2,3] 
  

我正在使用 sklearn 管道进行分类任务，如下所示：

from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder

import shap


# -----------------------------------------------------------------------------
# Data
# -----------------------------------------------------------------------------

X, y = fetch_openml("titanic", version=1, as_frame=True, return_X_y=True)

categorical_columns = ["pclass", "sex", "embarked"]
numerical_columns = ["age", "sibsp", "parch", "fare"]

X = X[categorical_columns + numerical_columns]   # [1309, 7] , there is Nan values.
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y, random_state=42)


# …

我想将应用程序（作为容器映像）部署到 Google Cloud Run。我正在遵循以下文档：

https://cloud.google.com/run/docs/quickstarts/build-and-deploy

我想将以下命令的区域设置为东京 (asia-northeast1)：

gcloud builds submit

gcloud run deploy

原因是 Cloud Run 和 Cloud Storage 成本取决于所在地区。我想设置Cloud Storage和Cloud Run的位置。

我根据文档使用 GPyTorch 回归器。

我想为 RBF 内核中的“lengthscale”超参数设置一个初始值。

我想设置一个常量作为“lengthscale”的初始值（类似于我们在 scikit-learn 高斯过程回归器中可以做的）。

如果您有任何想法，请告诉我。