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 (PDF)。

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TabTransformer

TabTransformer 是一种用于有监督学习的新型深度表格数据建模架构。TabTransformer 架构建立在基于自注意力的转换器之上。转换器层将类别特征的嵌入转换为可靠的上下文嵌入，以实现更高的预测准确性。此外，从 TabTransformer 学习到的上下文嵌入都非常可靠，可以处理缺失和噪音数据特征，并且可以提供更好的可解释性。本页面包含有关 Amazon EC2 实例推荐功能和 TabTransformer 笔记本示例的信息。

适用于 TabTransformer 算法的 Amazon EC2 实例推荐功能

SageMaker AI TabTransformer 支持单实例 CPU 训练和单实例 GPU 训练。尽管每实例成本较高，但 GPU 训练的速度更快，因此更经济高效。要利用 GPU 训练，请将实例类型指定为 GPU 实例之一（例如 P3）。SageMaker AI TabTransformer 目前不支持多 GPU 训练。

TabTransformer 示例笔记本

下表概述了解决 Amazon SageMaker AI TabTransformer 算法的不同使用案例的各种示例笔记本。

有关如何创建和访问可用于在 SageMaker AI 中运行示例的 Jupyter Notebook 实例的说明，请参阅 Amazon SageMaker 笔记本实例。创建笔记本实例并将其打开后，选择 SageMaker AI 示例选项卡以查看所有 SageMaker AI 示例的列表。要打开笔记本，请选择其使用选项卡，然后选择创建副本。