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当数据位于s3上的多个文件中时,如何在脚本模式下训练sagemaker上的tensorflow?

在脚本模式下训练SageMaker上的TensorFlow时,可以通过以下步骤来处理数据位于S3上的多个文件:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
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import sagemaker
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.tensorflow import TensorFlow
  1. 获取SageMaker的执行角色:
代码语言:txt
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role = get_execution_role()
  1. 创建SageMaker TensorFlow训练作业的配置:
代码语言:txt
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hyperparameters = {'epochs': 10, 'batch-size': 64}
estimator = TensorFlow(entry_point='your_script.py',
                       role=role,
                       train_instance_count=1,
                       train_instance_type='ml.p3.2xlarge',
                       framework_version='2.4.1',
                       py_version='py37',
                       hyperparameters=hyperparameters)

在上述代码中,entry_point参数指定了你的训练脚本文件名。

  1. 定义数据输入通道:
代码语言:txt
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train_data = 's3://your-bucket/train/'
s3_train_data = sagemaker.inputs.TrainingInput(train_data, distribution='FullyReplicated')

在上述代码中,your-bucket是你的S3存储桶名称,train/是存储训练数据的文件夹路径。

  1. 启动训练作业:
代码语言:txt
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estimator.fit({'train': s3_train_data})

在上述代码中,'train'是数据输入通道的名称,s3_train_data是数据输入通道对象。

这样,你就可以在脚本模式下训练SageMaker上的TensorFlow,同时处理数据位于S3上的多个文件。

SageMaker是亚马逊AWS的云计算服务,提供了一系列机器学习和深度学习的工具和资源。它具有高度可扩展性、灵活性和易用性,适用于各种规模的机器学习项目。SageMaker支持多种机器学习框架,包括TensorFlow、PyTorch等,并提供了一系列的预置算法和模型,以及自定义训练和推理功能。

更多关于SageMaker的信息和产品介绍,你可以访问腾讯云的官方文档:腾讯云SageMaker产品介绍

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