如何修正“未完成与此评估器相关的培训工作”错误？
如何修正“未完成与此评估器相关的培训工作”错误？
提问于 2021-08-15 11:35:35
我运行了一个完整的AWS SageMaker自动驾驶仪实验。现在我想使用这个模型生成批量预测，但是我得到了一个错误：“没有找到与此评估器相关的培训作业。请确保此估计器仅用于构建工作流配置”。
我正在使用这个教程作为参考。
这是我的SageMaker工作室笔记本Python代码。
import sagemaker
from sagemaker import get_execution_role
import boto3
import os
from time import gmtime, strftime, sleep
session = sagemaker.Session()
bucket = sagemaker.Session().default_bucket()
prefix = "trial-01"
region = sagemaker.Session().boto_region_name
role = sagemaker.get_execution_role()
# The location of the test dataset
batch_input = 's3://{}/{}/test'.format(bucket, prefix)
# The location to store the results of the batch transform job
batch_output = 's3://{}/{}/batch-prediction'.format(bucket, prefix)
container=sagemaker.image_uris.retrieve("xgboost", region, "1.2-1")
test_model=sagemaker.estimator.Estimator(
image_uri=container,
role=role,
instance_count=1,
instance_type='ml.m4.xlarge',
volume_size=5,
output_path=batch_output,
sagemaker_session=sagemaker.Session()
)
transformer = test_model.transformer(
instance_count=1,
instance_type='ml.m4.xlarge',
output_path=batch_output
)回答 1
Data Science用户
发布于 2021-10-07 04:08:33
我认为你必须先训练你的模特。若要在sagemaker中这样做，您可以执行以下操作。我假设您希望在不使用python脚本作为入口点的情况下训练机器学习模型。
首先，定义您的超参数：
test_model.set_hyperparameters(
max_depth = 5,
eta = 0.2,
gamma = 4,
min_child_weight = 6,
subsample = 0.7,
objective = "binary:logistic",
num_round = 1000
)然后，您必须定义您的培训和验证输入。例如：
train_input = TrainingInput(
"s3://{}/{}/{}".format(bucket, prefix, "data/train.csv"), content_type="csv"
)
validation_input = TrainingInput(
"s3://{}/{}/{}".format(bucket, prefix, "data/validation.csv"), content_type="csv"
)最后，必须调用.fit()方法来训练模型：
test_model.fit({"train": train_input, "validation": validation_input}, wait=True)如果您想通过python脚本(入口点)来训练模型，您可以参考下面的示例：https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-script-mode/tree/master/tf-sentiment-script-mode
页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://datascience.stackexchange.com/questions/100113
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