如何使用amazon sagemaker pytorch估计器处理文件夹中嵌套的入口点？

Question

我正在尝试使用python- sagemaker -sdk，估计器类在amazon sagemaker上运行培训作业。

我有以下几点

estimator = PyTorch(entry_point='training_scripts/train_MSCOCO.py',
                            source_dir='./',
                            role=#dummy_role,
                            train_instance_type='ml.p3.2xlarge',
                            train_instance_count=1,
                            framework_version='1.0.0',
                            output_path=#dummy_output_path,
                            hyperparameters={'lr': 0.001,
                                             'batch_size': 32,
                                             'num_workers': 4,
                                             'description': description})

为保护隐私而隐藏的角色和output_path。

我得到以下错误，“没有名为training_scripts\train_MSCOCO的模块”。

当我运行python -m training_scripts.train_MSCOCO时，脚本运行得很好。但是，当我传递entry_point='training_script.train_MSCOCO.py时，它不会运行为“在目录中找不到名为"training_scripts.train_MSCOCO.py”的文件"./"“。

我对如何从AWS sagemaker中我的存储库的顶级运行嵌套训练脚本感到困惑，因为它们似乎具有相互冲突的路径需求，一个使用python模块点表示法，另一个使用标准文件路径斜杠表示法。

Answer 1

这两种方法中的任何一种都有效：

estimator = PyTorch(entry_point='training_scripts/train_MSCOCO.py',
                    role=#dummy_role,
                    ...

estimator = PyTorch(entry_point='train_MSCOCO.py',
                    source_dir='training_scripts',
                    role=#dummy_role,
                    ...