步骤 1：修改自己的训练脚本

使用此部分来学习如何自定义训练脚本，以便使用 Amazon SageMaker 分布式数据并行库的核心功能。要使用特定于库的 API 函数和参数，我们建议您将本文档与 SageMaker Python SDK 文档中的 SageMaker 数据并行库 API 一起使用。

这些部分中提供的训练脚本示例经过简化，旨在重点介绍使用库时必须进行的更改。有关演示如何将 TensorFlow 或 PyTorch 训练脚本与 SageMaker 分布式数据并行库结合使用的端到端、可运行的笔记本示例，请参阅 Amazon SageMaker 分布式训练笔记本示例。