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:
import sagemaker
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.tensorflow import TensorFlow
role = get_execution_role()
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。
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。
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。