tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: /opt/ml/input/data/train/label_map.pbtxt;没有这样的文件或目录

Question

我一直在关注Training and deploying models using TensorFlow 2 with the Object Detection API on Amazon SageMaker 上的本教程，但在尝试使用 train_model.ipynb 中的 estimator.fit(inputs) 训练模型时不断出现上述错误。本教程的所有代码都可以在：https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-tensorflow-object-detection-api

label_map.pbtxt、train.records 和 validation.records 文件已在我的存储桶中成功创建（位于 s3://bucket/data/bees/tfrecords），我已调整我的 pipeline.config 文件以包含：

train_input_reader: {
  label_map_path: "/opt/ml/input/data/train/label_map.pbtxt"
  tf_record_input_reader {
    input_path: "/opt/ml/input/data/train/train.records"
  }
}

eval_input_reader: {
  label_map_path: "/opt/ml/input/data/train/label_map.pbtxt"
  shuffle: false
  num_epochs: 1
  tf_record_input_reader {
    input_path: "/opt/ml/input/data/train/validation.records"
  }
}

我对 Amazon Sagemaker 和容器完全陌生，但已经按照演练进行了操作，所以我不知道为什么会失败。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

原因是输入路径指向本地文件夹，而应该指向 S3 存储桶。您的 pipeline.config 文件应如下所示：

train_input_reader: {
  label_map_path: "s3://bucket/data/bees/tfrecordslabel_map.pbtxt"
  tf_record_input_reader {
    input_path: "s3://bucket/data/bees/tfrecords/train.records"
  }
}

eval_input_reader: {
  label_map_path: "s3://bucket/data/bees/tfrecords/label_map.pbtxt"
  shuffle: false
  num_epochs: 1
  tf_record_input_reader {
    input_path: "s3://bucket/data/bees/tfrecords/validation.records"
  }
}