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将 Amazon S3 存储桶用于输入和输出
为超参数调优作业设置 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
使用以下代码指定为您的 SageMaker 会话分配的默认 S3 存储桶。 prefix是存储桶内 SageMaker 存储当前训练作业数据的路径。
sess = sagemaker.Session() bucket = sess.default_bucket() # Set a default S3 bucket prefix = 'DEMO-automatic-model-tuning-xgboost-dm'
使用特定 S3 存储桶（可选）
如果希望使用特定的 S3 存储桶，可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。存储桶必须与本示例使用的笔记本实例位于同一 AWS 区域中。
bucket = "sagemaker-your-preferred-s3-bucket" sess = sagemaker.Session( default_bucket = bucket )
注意
sagemaker如果您用于运行超参数调整任务的IAM角色具有S3FullAccess授予权限的策略，则无需包含存储桶的名称。
下一个步骤
