- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在尝试在 sagemaker 中构建 sklearn 模型,如下所示:
import os
import boto3
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import datasets
import sagemaker
# Get IRIS dataset and create CSV file
iris = datasets.load_iris()
joined_iris = np.insert(iris.data, 0, iris.target, axis=1)
np.savetxt('./data/iris.csv', joined_iris, delimiter=',', fmt='%1.1f, %1.3f, %1.3f, %1.3f, %1.3f')
# Boto session init
session = boto3.Session(
aws_access_key_id=ACCESS_KEY,
aws_secret_access_key=SECRET_KEY,
region_name="us-east-2")
my_region = session.region_name
# Upload data to S3 bucket - generic bucket is used here
sg_session = sagemaker.Session(session)
train_input = sg_session.upload_data("data", key_prefix="{}/{}".format("sklearn-iris", "data"))
from sagemaker.sklearn.estimator import SKLearn
role = "arn:aws:iam::XYZXYZ:role/service-role/XYZXYZXYZ" # this is masked
# Define the model
model = SKLearn(
entry_point="train.py",
train_instance_type="ml.m4.xlarge",
role=role,
sagemaker_session=sg_session)
# Train the model
model.fit({'train': train_input})
火车.py:
import os
import argparse
import pandas as pd
from sklearn import tree
from sklearn.externals import joblib
if __name__ == '__main__':
train_dir = os.environ['SM_CHANNEL_TRAIN']
model_dir = os.environ['SM_MODEL_DIR']
output_data_dir = os.environ['SM_OUTPUT_DATA_DIR']
# Take the set of files and read them all into a single pandas dataframe
input_files = [os.path.join(train_dir, file) for file in os.listdir(train_dir)]
if len(input_files) == 0:
raise ValueError(('There are no files in {}.\n' +
'This usually indicates that the channel ({}) was incorrectly specified,\n' +
'the data specification in S3 was incorrectly specified or the role specified\n' +
'does not have permission to access the data.').format(train_dir, "train"))
raw_data = [pd.read_csv(file, header=None, engine="python") for file in input_files]
train_data = pd.concat(raw_data)
# labels are in the first column
train_y = train_data.ix[:,0]
train_X = train_data.ix[:,1:]
# Here we support a single hyperparameter, 'max_leaf_nodes'. Note that you can add as many
# as your training my require in the ArgumentParser above.
max_leaf_nodes = 10
# Now use scikit-learn's decision tree classifier to train the model.
clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_leaf_nodes=max_leaf_nodes)
clf = clf.fit(train_X, train_y)
# Print the coefficients of the trained classifier, and save the coefficients
joblib.dump(clf, os.path.join(model_dir, "model.joblib"))
def model_fn(model_dir):
"""Deserialized and return fitted model
Note that this should have the same name as the serialized model in the main method
"""
clf = joblib.load(os.path.join(model_dir, "model.joblib"))
return clf
此代码几乎与 https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/blob/master/sagemaker-python-sdk/scikit_learn_iris/Scikit-learn%20Estimator%20Example%20With%20Batch%20Transform.ipynb 中描述的代码类似。 .
但是在 sklearn.fit({'train': train_input})
中,我收到以下错误:
ParamValidationError: Parameter validation failed: Unknown parameter in input: "DebugHookConfig", must be one of: TrainingJobName, HyperParameters, AlgorithmSpecification, RoleArn, InputDataConfig, OutputDataConfig, ResourceConfig, VpcConfig, StoppingCondition, Tags, EnableNetworkIsolation, EnableInterContainerTrafficEncryption, EnableManagedSpotTraining, CheckpointConfig
这是关于什么的?以及如何解决这个问题?我在任何文档中都找不到任何提及此错误的信息,甚至还没有得到 AWS 支持团队的回复。
最佳答案
我认为这里的问题是您的 boto3 版本可能已经过时。您可以尝试更新吗?
pip install boto3 --upgrade
关于python - 为什么带有 Scikit-learn 的 Sagemaker 无法工作,并给出 ParamValidationError?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59316647/
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