Я строю конвейер AWS для обучения модели PyTorch с использованием Sagemaker. Я указал s3 bucket (data / training) в файле Yaml.
Обычно я загружаю CSV-файл в керасах, используя
dataframe = pd.read_csv(paths.input(channel='training', filename="ab.csv"))
В Pytorch япытаясь использовать S3 bucket для получения изображений в папках (помечает как имя папки и изображения внутри папки).
для локальной компиляции, путь записывается как
datasource = "xyz/data/"
tr_data = ImageFolder(datasource, transform=tr_tf) в рабочем каталоге.
для использования в sagemaker, пакет python указан как
datasource = paths.input(channel='training'), но задание AWS Sage-maker не выполняется.
Буду признателен, если кто-нибудь поможет мне указать путь для тренировочных образов в корзине S3.