Предоставление аргументов оператору воздушного потока MLEngine

Я смог успешно тренироваться с gcloud ml-engine sumbit job CLI. Затем я скопировал значение «args» из обучающего ввода консоли успешного задания.

"args": [
    "--output_dir=gs://composer-models/flowers/trained_cnn",
    "--train_steps=1000",
    "--learning_rate=0.01",
    "--batch_size=40",
    "--model=cnn",
    "--augment",
    "--batch_norm",
    "--train_data_path=gs://cloud-ml-data/img/flower_photos/train_set.csv",
    "--eval_data_path=gs://cloud-ml-data/img/flower_photos/eval_set.csv"
  ]

Однако теперь, когда я пытаюсь предоставить их для выполнения задания с использованием воздушного потока MLEngineTrainingOperator, я получаю следующую ошибку:

Несмотря на то, что аргументы идентичны аргументам, использованным в успешном запуске с использованием gcloud.

Это та часть, которая должна анализировать аргументы в файле task.py:

  parser.add_argument(
      '--learning_rate',
      help='Initial learning rate for training',
      type=float,
      default=0.01
  )