【发布时间】:2019-04-09 04:25:24
【问题描述】:
我有两个单独的规范化文本文件,我想在上面训练我的 BlazingText 模型。
我正在努力让它工作,但文档没有帮助。
基本上我需要弄清楚如何将多个文件或 S3 前缀作为“输入”参数提供给 sagemaker.estimator.Estimator.fit() 方法。
我第一次尝试:
s3_train_data1 = 's3://{}/{}'.format(bucket, prefix1)
s3_train_data2 = 's3://{}/{}'.format(bucket, prefix2)
train_data1 = sagemaker.session.s3_input(s3_train_data1, distribution='FullyReplicated', content_type='text/plain', s3_data_type='S3Prefix')
train_data2 = sagemaker.session.s3_input(s3_train_data2, distribution='FullyReplicated', content_type='text/plain', s3_data_type='S3Prefix')
bt_model.fit(inputs={'train1': train_data1, 'train2': train_data2}, logs=True)
这不起作用,因为 SageMaker 正在寻找专门用于在输入参数中“训练”的键。
然后我尝试了:
bt_model.fit(inputs={'train': train_data1, 'train': train_data2}, logs=True)
这仅在第二个数据集上训练模型并完全忽略第一个。
现在我终于尝试使用此处的文档使用清单文件:https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_S3DataSource.html
(参见“S3Uri”部分下的清单文件格式)
文档说清单文件格式是一个类似于这个例子的 JSON:
[
{"prefix": "s3://customer_bucket/some/prefix/"},
"relative/path/to/custdata-1",
"relative/path/custdata-2"
]
好吧,我认为这首先不是有效的 JSON,但我知道什么,我仍然试一试。
当我尝试这个时:
s3_train_data_manifest = 'https://s3.us-east-2.amazonaws.com/bucketpath/myfilename.manifest'
train_data_merged = sagemaker.session.s3_input(s3_train_data_manifest, distribution='FullyReplicated', content_type='text/plain', s3_data_type='ManifestFile')
data_channel_merged = {'train': train_data_merged}
bt_model.fit(inputs=data_channel_merged, logs=True)
我收到一条错误消息:
ValueError: Error training blazingtext-2018-10-17-XX-XX-XX-XXX: Failed Reason: ClientError: Data download failed:Unable to parse manifest at s3://mybucketpath/myfilename.manifest - invalid format
我尝试用大括号替换清单文件中的方括号...但我仍然觉得 JSON 文件格式似乎缺少文档无法正确描述的内容?
【问题讨论】:
标签: amazon-web-services amazon-sagemaker