【问题标题】:Training data in S3 in AWS SagemakerAWS Sagemaker 中 S3 中的训练数据
【发布时间】:2018-03-29 05:07:08
【问题描述】:

我已将自己的 Jupyter 笔记本上传到 Sagemaker,并正在尝试为我在 S3 中的训练/验证数据创建一个迭代器,如下所示:

train = mx.io.ImageRecordIter(
        path_imgrec         = ‘s3://bucket-name/train.rec’ …… )

我收到以下异常:

MXNetError: [04:33:32] src/io/s3_filesys.cc:899: Need to set enviroment variable AWS_SECRET_ACCESS_KEY to use S3

我已检查附加到此笔记本实例的 IAM 角色是否具有 S3 访问权限。关于解决此问题可能需要什么线索?

【问题讨论】:

    标签: amazon-web-services amazon-s3 mxnet amazon-sagemaker


    【解决方案1】:

    如果您的 IAM 角色设置正确,那么您需要先将文件下载到 Sagemaker 实例,然后再进行处理。方法如下:

    # Import roles
    import sagemaker
    role = sagemaker.get_execution_role()
    
    # Download file locally
    s3 = boto3.resource('s3')
    s3.Bucket(bucket).download_file('your_training_s3_file.rec', 'training.rec')
    
    #Access locally
    train = mx.io.ImageRecordIter(path_imgrec=‘training.rec’ …… )
    

    【讨论】:

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