《google-ml1_beta1》库允许访问 Google Cloud Machine Learning Engine 服务的所有功能。

此文档是从 Cloud Machine Learning Engine crate 版本 1.0.6+20170515 生成的，其中 20170515 是由 mako 代码生成器 v1.0.6 构建的 ml:v1beta1 架构的确切修订。

有关 Cloud Machine Learning Engine v1_beta1 API 的其他所有信息，请参阅 官方文档站点。

功能

轻松从中央 枢纽 ...

• 项目
• 获取配置，取消作业，创建作业，获取作业，列出作业，创建模型，删除模型，获取模型，列出模型，创建模型版本，删除模型版本，获取模型版本，列出模型版本，设置默认模型版本，取消操作，删除操作，获取操作，列出操作以及预测

该库的结构

API 被组织成以下主要项目

• 枢纽
  • 一个中心对象，用于维护状态和访问所有 活动
  • 创建 方法构建器，它进一步允许访问单个 调用构建器
• 资源
  • 可以应用 活动 的主要类型
  • 一组属性和 部分
  • 部分
    • 一组属性
    • 在 活动 中从不直接使用
• 活动
  • 应用于 资源 的操作

所有 结构 都用适用特性标记，以便进一步分类和便于浏览。

一般来说，你可以像这样调用 活动

let r = hub.resource().activity(...).doit()

或者具体来说 ...

let r = hub.projects().models_versions_delete(...).doit()
let r = hub.projects().models_delete(...).doit()
let r = hub.projects().models_versions_create(...).doit()
let r = hub.projects().operations_get(...).doit()

代码 resource() 和 activity(...) 调用创建 构建器。第二个处理 Activities 支持各种方法来配置即将进行的操作（此处未显示）。它被设计成所有必需的参数必须立即指定（即 (...)），而所有可选的参数则可以按需 构建。doit() 方法执行与服务器实际的通信并返回相应的结果。

用法

设置您的项目

要使用此库，您需要在您的 Cargo.toml 文件中添加以下行

[dependencies]
google-ml1_beta1 = "*"

一个完整的示例

extern crate hyper;
extern crate hyper_rustls;
extern crate yup_oauth2 as oauth2;
extern crate google_ml1_beta1 as ml1_beta1;
use ml1_beta1::GoogleCloudMlV1beta1__Version;
use ml1_beta1::{Result, Error};
use std::default::Default;
use oauth2::{Authenticator, DefaultAuthenticatorDelegate, ApplicationSecret, MemoryStorage};
use ml1_beta1::CloudMachineLearningEngine;

// Get an ApplicationSecret instance by some means. It contains the `client_id` and 
// `client_secret`, among other things.
let secret: ApplicationSecret = Default::default();
// Instantiate the authenticator. It will choose a suitable authentication flow for you, 
// unless you replace  `None` with the desired Flow.
// Provide your own `AuthenticatorDelegate` to adjust the way it operates and get feedback about 
// what's going on. You probably want to bring in your own `TokenStorage` to persist tokens and
// retrieve them from storage.
let auth = Authenticator::new(&secret, DefaultAuthenticatorDelegate,
                              hyper::Client::with_connector(hyper::net::HttpsConnector::new(hyper_rustls::TlsClient::new())),
                              <MemoryStorage as Default>::default(), None);
let mut hub = CloudMachineLearningEngine::new(hyper::Client::with_connector(hyper::net::HttpsConnector::new(hyper_rustls::TlsClient::new())), auth);
// As the method needs a request, you would usually fill it with the desired information
// into the respective structure. Some of the parts shown here might not be applicable !
// Values shown here are possibly random and not representative !
let mut req = GoogleCloudMlV1beta1__Version::default();

// You can configure optional parameters by calling the respective setters at will, and
// execute the final call using `doit()`.
// Values shown here are possibly random and not representative !
let result = hub.projects().models_versions_create(req, "parent")
             .doit();

match result {
    Err(e) => match e {
        // The Error enum provides details about what exactly happened.
        // You can also just use its `Debug`, `Display` or `Error` traits
         Error::HttpError(_)
        |Error::MissingAPIKey
        |Error::MissingToken(_)
        |Error::Cancelled
        |Error::UploadSizeLimitExceeded(_, _)
        |Error::Failure(_)
        |Error::BadRequest(_)
        |Error::FieldClash(_)
        |Error::JsonDecodeError(_, _) => println!("{}", e),
    },
    Ok(res) => println!("Success: {:?}", res),
}

处理错误

系统产生的所有错误都将以Result枚举的形式作为doit()方法的返回值提供，或者作为可能的中继结果传递给Hub Delegate或Authenticator Delegate。

当代理处理错误或中继值时，它们有机会指导系统重试。这使得系统可能对所有类型的错误都有弹性。

上传和下载

如果某个方法支持下载，那么应该读取响应体来获取媒体，响应体是Result的一部分。如果此类方法还支持Response Result，它将默认返回。您可以将它视为实际媒体的元数据。要触发媒体下载，您需要通过此调用设置构建器：.param("alt", "media")。

支持上传的方法可以使用多达2种不同的协议进行：简单和可恢复。每种方法的独特性通过定制的doit(...)方法表示，然后分别命名为upload(...)和upload_resumable(...)。

定制和回调

您可以通过在最终调用doit()之前向Method Builder提供一个delegate来改变调用doit()方法的方式。相应的方法将被调用以提供进度信息，并确定系统在失败时应否重试。