TensorFlow Processador de estrutura

TensorFlow é uma biblioteca de aprendizado de máquina e inteligência artificial de código aberto. O TensorFlowProcessor SDK do Amazon SageMaker Python oferece a capacidade de executar trabalhos de processamento com scripts. TensorFlow Ao usar oTensorFlowProcessor, você pode aproveitar um contêiner Docker criado pela Amazon com um TensorFlow ambiente gerenciado para não precisar trazer seu próprio contêiner.

O exemplo de código a seguir mostra como você pode usar o TensorFlowProcessor para executar sua tarefa de processamento usando uma imagem do Docker fornecida e mantida pela SageMaker. Observe que, ao executar o trabalho, você pode especificar um diretório contendo seus scripts e dependências no source_dir argumento e pode ter um requirements.txt arquivo localizado dentro do seu source_dir diretório que especifica as dependências dos seus scripts de processamento. SageMaker O processamento instala as dependências requirements.txt no contêiner para você.

from sagemaker.tensorflow import TensorFlowProcessor
from sagemaker.processing import ProcessingInput, ProcessingOutput
from sagemaker import get_execution_role

#Initialize the TensorFlowProcessor
tp = TensorFlowProcessor(
    framework_version='2.3',
    role=get_execution_role(),
    instance_type='ml.m5.xlarge',
    instance_count=1,
    base_job_name='frameworkprocessor-TF',
    py_version='py37'
)

#Run the processing job
tp.run(
    code='processing-script.py',
    source_dir='scripts',
    inputs=[
        ProcessingInput(
            input_name='data',
            source=f's3://{BUCKET}/{S3_INPUT_PATH}',
            destination='/opt/ml/processing/input/data'
        ),
        ProcessingInput(
            input_name='model',
            source=f's3://{BUCKET}/{S3_PATH_TO_MODEL}',
            destination='/opt/ml/processing/input/model'
        )
    ],
    outputs=[
        ProcessingOutput(
            output_name='predictions',
            source='/opt/ml/processing/output',
            destination=f's3://{BUCKET}/{S3_OUTPUT_PATH}'
        )
    ]
)

Se você tiver um arquivo requirements.txt, ele deverá ser uma lista das bibliotecas que você deseja instalar no contêiner. O caminho para source_dir pode ser um caminho de URI relativo, absoluto ou do Amazon S3. No entanto, se você usar um URI do Amazon S3, ele deverá apontar para um arquivo tar.gz. Você pode ter vários scripts no diretório que você especificar para source_dir. Para saber mais sobre a TensorFlowProcessor classe, consulte TensorFlow Estimator no SDK do Amazon Python SageMaker .