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正如文档/教程中提到的,我们可以调用 Estimator.fit()
开始训练工作。
该方法所需的参数为 inputs
这是对训练文件的 s3/file 引用。示例:
estimator.fit({'train':'s3://my-bucket/training_data})
训练脚本.py
parser.add_argument('--train', type=str, default=os.environ['SM_CHANNEL_TRAIN'])
我希望os.environ['SM_CHANNEL_TRAIN']
为 S3 路径。但相反,它返回 /opt/ml/input/data/train
.
有人知道为什么吗?
更新
我还尝试调用 estimator.fit('s3://my-bucket/training_data')。并且不知何故,训练实例没有获得 SM_CHANNEL_TRAIN 环境变量。事实上,我根本没有在环境变量中看到 s3 URI。
最佳答案
在 SageMaker 中运行训练作业时,包含您提供的训练数据的 S3 URL 最终会从指定的 url 复制到 docker 容器(也称为训练作业)中。因此,环境变量 SM_CHANNEL_TRAIN 指向从提供的 S3 URL 复制的训练数据的本地路径。
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