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TabTransformer

TabTransformer是一种用于监督学习的新型深度表格数据建模架构。该 TabTransformer 架构建立在《 self-attention-based变形金刚》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，从中学到的上下文嵌入对缺失和噪音数据特征 TabTransformer 都非常强大，并且提供了更好的可解释性。本页包含有关 Amazon EC2 实例推荐和示例笔记本的信息 TabTransformer。

该 TabTransformer算法EC2的 Amazon 实例推荐

SageMaker TabTransformer 支持单实例CPU和单实例训练GPU。尽管每个实例的成本更高，但GPUs训练速度更快，从而更具成本效益。要利用GPU训练，请将实例类型指定为其中一个GPU实例（例如 P3）。 SageMaker TabTransformer 目前不支持多重GPU训练。

TabTransformer 样本笔记本

下表概述了解决亚马逊 SageMaker TabTransformer 算法不同用例的各种示例笔记本。

有关如何创建和访问可用于在中运行示例的 Jupyter 笔记本实例的说明 SageMaker，请参阅。Amazon SageMaker 笔记本实例创建并打开笔记本实例后，选择 “SageMaker示例” 选项卡以查看所有 SageMaker 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。