指定 S3 存储桶以上传训练数据集和存储输出数据 - Amazon SageMaker
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异,请参阅中国的 Amazon Web Services 服务入门

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

指定 S3 存储桶以上传训练数据集和存储输出数据

设置 S3 存储桶以上传训练数据集并保存训练输出数据。

使用默认 S3 存储桶

使用以下代码指定分配给您的默认 S3 存储桶 SageMaker 会话。prefix是存储桶中的路径 SageMaker 存储当前培训作业的数据。

sess = sagemaker.Session() bucket = sess.default_bucket() # Set a default S3 bucket prefix = 'DEMO-automatic-model-tuning-xgboost-dm'

(可选) 使用特定 S3 存储桶

如果您想使用特定的 S3 存储桶,请使用以下代码并将字符串替换为 S3 存储桶的确切名称。存储桶的名称必须包含 sagemaker,并且全局唯一。存储桶必须在同一位置Amazon区域作为此示例使用的笔记本实例。

bucket = "sagemaker-your-preferred-s3-bucket"
注意

存储桶的名称不需要包含sagemaker如果您用于运行超参数优化作业的 IAM 角色具有向S3FullAccess权限。

下一个步骤

下载、准备和上传训练数据