Атрибут model_dir не отправляет модель в корзину S3 с использованием Python Sagemaker SDK

Question

Используя Python Sagemaker SDK, можно запустить учебное задание с помощью TensorFlow с помощью следующего кода, определяющего сегмент S3, в котором результаты должны быть помещены в атрибут model_dir:

import sagemaker
from sagemaker.tensorflow import TensorFlow

sess = sagemaker.Session()
tf_estimator = TensorFlow(model_dir='s3://bucket_name', ...)
tf_estimator.fit(...)

Однако , после завершения обучения я могу видеть результат в сегменте Sagemaker по умолчанию, но не в указанном сегменте, что может пойти не так?

Answer 1

Нашел ответ благодаря поддержке AWS:

Оценщик TensorFlow имеет в качестве базового класса sagemaker.estimator.Framework, который, в свою очередь, имеет в качестве базового класса sagemaker.estimator.EstimatorBase, который принимает параметр output_path .

Таким образом, инициализация оценщика TensorFlow для передачи настраиваемого сегмента вывода будет выглядеть так:

S3_BUCKET = 's3://xxx'
tf_estimator = TensorFlow(..., output_path=S3_BUCKET)