我见过使用SageMaker Ground Truth标记数据，然后使用这些数据训练现成的SageMaker模型的例子。但是，我可以在TensorFlow脚本模式中使用相同的注释格式吗？更具体地说，我有一个正在使用TF脚本模式训练的tensorflow.keras模型，我想将标记为Ground Truth的数据从文件模式转换为管道模式。
浏览 17提问于2019-01-31得票数 2
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使用AWS运行TensorFlow 2.0的最佳方法是什么？
到今天(2019年8月7日)，AWS还没有提供TensorFlow 2.0 ，所以我的理解是我需要构建自己的。什么是最适合使用的基本图像？例如Dockerfile？
浏览 1提问于2019-08-07得票数 13
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使用Python Sagemaker SDK，可以使用以下代码使用TensorFlow启动训练作业： import sagemakertf_estimator = TensorFlow(...)
tf_estimator.fit(...)是否可以在此脚本中<
浏览 18提问于2020-06-16得票数 1
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我正在使用TensorFlow +脚本模式进行SageMaker培训，目前正在对我的数据使用“文件”输入模式。 有没有人知道如何在脚本模式训练中使用‘管道’数据格式来流式传输数据？
浏览 29提问于2019-02-12得票数 3
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使用Python Sagemaker SDK，用户可以使用TensorFlow启动训练作业，并使用以下代码指定S3存储桶，其中的结果应放在属性model_dir上fromsagemaker.tensorflow import TensorFlow
tf_estimator = TensorFlow</
浏览 2提问于2020-06-17得票数 0
我有一个python代码，它使用了keras和tensorflow后端。由于内存空间低，我的系统不支持这个模型的训练。我想利用亚马逊的萨吉克。有办法这样做吗？
编辑:也可以用我的python代码编写一个脚本并在AWS上运行吗？
浏览 3提问于2020-10-22得票数 0
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我使用tensorflow.keras脚本模式训练了一个SageMaker模型，如下所示：from sagemaker.tensorflow importTensorFlow
source_dir='src',tra
浏览 0提问于2019-01-27得票数 2
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当我尝试在脚本模式下为tensorflow在本地运行sagemaker时。好像我拉不动码头集装箱。我已经运行了下面的代码从一个sagemaker笔记本实例，一切运行良好。但在我的机器上运行它就不起作用了。from sagemaker.tensorflow import TensorFlow
role =这个警告看起来就像
浏览 0提问于2019-01-28得票数 2
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我在AWS sagemaker实例中使用tensorflow python 3.6 AWS sagemaker jupyter notebook编写了一个python脚本。我必须为我的深度学习模型使用sagemaker调试器。我可以看到许多链接建议首先停靠算法图像，然后使用它而不是sagemaker。谁能建议一下，有没有可用的替代方案，比如Tensorflow-1 docker镜像是可用的<
浏览 18提问于2020-10-22得票数 0
我正在尝试使用SageMaker脚本模式来训练图像数据上的模型。我有多个脚本用于数据准备、模型创建和培训。以下是我的工作目录的内容： WORKDIR| |-- hyperparameters.json| `-- lr.json为了运行训练脚本，我使用了以下代码： bucket='ashutosh-sagemaker'
data_key = 'training
浏览 45提问于2020-11-09得票数 2
如何使用输入数据类型numpy.ndarray调用sagemaker端点。我已经部署了一个sagemaker模型，并尝试使用lambda函数来实现它。但是我不知道该怎么做。我收到服务器错误。0.7274392 , 0.26241391, 0.85 , 0.82352941, 0.89922481,我正在使用以下代码，但无法调用端点def lambda_handler(event, context
浏览 1提问于2019-04-22得票数 4
我已经被这个问题缠住了一段时间，似乎不明白这个问题是从哪里来的。注意:第269行不是我的Notebook中的代码，它只是我在上面的model.deploy命令中得到的一个引用。region_name,
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'boto_region_name' 编辑:这只是我用来创建这个管道的一个示例数据集这是在sagemaker笔记本实例上。我在下面添加了完整<em
浏览 20提问于2020-06-24得票数 1
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我用amazonei_tensorflow2_p36内核创建了一个实例类型为‘ml.g4dn.xlarge’的sagemaker笔记本。在tensorflow版本2.3.2中，tf.config.list_physical_devices('GPU')返回PhysicalDevice(名称=‘/物理设备:GPU:0’，设备类型=‘GPU’)
但是，当我将tensorflow版本更改为2.4.1 (随!pip安装--升级pip && pip安装tenso
浏览 2提问于2021-11-10得票数 0
我们能否在AWS的SageMaker中训练tensorflow自定义对象检测模型？
我遇到了SageMaker的图像分类算法？在训练模型之后，我们能用它来检测视频中的特定对象吗？与SageMaker的定价方案相混淆。他们说：“你可以每月免费使用t2.media笔记本电脑250小时”，这是否意味着我们可以免费使用t2.media笔记本250个小时？最后的AIM是训练一个自定义对象检测的</
浏览 2提问于2018-04-26得票数 1
我想把我受过训练的tensorflow模型部署到amazon，我正在遵循这里的官方指南:使用jupyter笔记本部署我的模型。但是当我尝试使用代码时：它提供了以下错误消息：
'520713654638.dkr.ecr.us-west-1.amazonaws.
浏览 1提问于2019-08-07得票数 0
我试图通过加载预训练的模型来进行预测，但是我得到了下面的错误。“}
def convert_h5_to_aws(loaded_model): if tf.executing_eagerlymodel (see AWS console>SageMaker>Models)sagemake
浏览 7提问于2022-02-28得票数 0
我正在使用亚马逊SageMaker来训练一个包含大量数据的模型。这需要很多时间-小时甚至几天。在此期间，我希望能够查询培训师并查看其现状，特别是：
理想情况下，我希望使用当前迭代模型对测试样本进行分类，以查看其当前性能。这样做的一种方法是显式地告诉训练器在每次迭代之后打印调试消息。但是，这些消息只能在我运行培训师的控制台上使用。由于训练
浏览 0提问于2018-09-16得票数 3
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我正在和Keras一起工作，我正在尝试用Sagemaker来训练一个模型。我有以下问题:当我使用TensorFlow 1.12训练我的模型时，一切都很好： framework_version='2.0.0')2020-02-12 13:54:36
浏览 2提问于2020-02-12得票数 2
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我有一个经过训练的Tensorflow模型，它使用两个输入来进行预测。我已成功地在AWS Sagemaker上设置并部署了该模型。from sagemaker.tensorflow.model import TensorFlowModel
sagemaker_model = TensorFlowModel(model_data='s3://' + sagemaker_session.default_bucket(
浏览 0提问于2019-06-07得票数 1
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从存储的端点配置创建我的端点需要45分钟。(我测试了它，它也起作用了)。这是我第一次使用boto3来做这件事，而以前我只是使用Sagemaker来根据端点配置创建端点。非常感谢对我的代码的建议：
response = sagemaker_client.create_endpoin
浏览 4提问于2020-08-31得票数 2
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