打算研究下ai，以便不那麼落後於這個時代，但是看了看，搞乙個能支援ai演算法的顯示卡就要天文數字。所以找到了阿里雲的pai平台，打算跑跑自己寫的演算法，採坑無數，搞了兩天才搞定。
阿里雲提供了官方的教程：如果打算把自己的深度學習**到阿里雲pai上執行的話，照著官方文件去試試：讀ossbucket
自己寫的python**本身讀取資料和儲存模型都在本地，可能做了硬編碼，如果要遷移到阿里雲，需要從oss上讀寫檔案。那麼需要做下修改
1、 首先需要設定乙個讓獲得阿里雲關於oss配置的引數
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.argumentparser()
parser.add_argument('--buckets', type=str, default='',help='input data path')
parser.add_argument('--checkpointdir', type=str, default='',help='output model path')
flags, _ = parser.parse_known_args()
tfrecords_file = os.path.join(flags.buckets, "post_train.tfrecords")
checkpoint_path = os.path.join(flags.checkpointdir, 'model.ckpt')
# encoding: utf-8這個問題也讓我抓狂很久，我寫的時候，比較隨意，把資料檔案，模型檔案和python寫乙個資料夾下面了，到了阿里雲就很難跑起來。後來把**放在乙個單獨的資料夾，資料檔案乙個資料夾，然後給checkpoint和模型單獨乙個資料夾。
多個**檔案，需要打包成.tar.gz的格式，進行上傳
關於如何在windows下面製作.tar.gz的方法：
具體如下
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