我已经下载了cifar-10数据集，需要将其转换为RecordIO格式。如果解压缩下载的cifar-10-python.tar.gz数据集，您将看到以下内容 cifar-10-batches-py/cifarbatches-py/data_batch_2cifar-10-batches-py&#x
浏览 13提问于2019-02-13得票数 0
我正在使用自定义数据集在AWS sagemaker上训练多类图像分类模型。数据集大约有50个类。我关注这个笔记本：
根据我的理解，模型的最后一层输出的概率对应于我们数据集中的每个类。Sagemaker预计数据集将以mxnet recordio的.rec格式提供。由于我没有手动将标签转换为one-hot，因此我不知道哪一层正在输出哪一类的概率。即使是亚马逊<
浏览 0提问于2018-12-29得票数 3
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我在S3上以RecordIO格式存储了所有的培训、验证和测试图像(与转换)。根据
亚马逊SageMaker图像分类算法支持RecordIO (应用程序/x-记录)和图像(应用程序/x-图像)内容类型进行培训。该算法只支持更好的应用/x图像进行推理。因此，我不能用RecordIO格式对我的训练数据进行推断。为了克服这一问题，我将所有原始的.jpg映像(~ 2GB)复制到我的实例中，并通过以下方式一次进行一
浏览 2提问于2018-04-26得票数 0
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我试图在AWS SageMaker中用MXNet创建一个简单的线性学习者。我以前从未与SageMaker或MXNet合作过。对模型进行拟合会产生运行时错误，如下所示，并关闭实例：
UnexpectedStatusException:线性学习者培训错误-2020-02-11-06-13-22-712:失败.原因: ClientError:无法读取数据通道的请求的内容类型是‘application/x-recordio protobuf’。请验证数据是否符合所请求的内容类型。(由MXNetErro
浏览 2提问于2020-02-11得票数 0
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我正试图用线性学习算法为Sagemaker建立一个训练集。该算法支持recordIO封装的原型和csv作为训练数据的格式。我成功地为训练数据集创建了一个二进制文件，它是一个允许从POJO对象生成protobuf消息的库。问题是，当触发培训作业时，我收到来自SageMaker: ClientError: No培训数据处理的消息。培训通道要么是空的，要么是小批量大小太高。验证培训数据是
浏览 0提问于2018-05-10得票数 1
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我正在使用AWS Sagemaker对CSV数据集运行线性回归。我已经做了一些测试，在我的样本数据集是整个数据集的10%的情况下，csv文件的大小最终为1.5 GB。现在我想运行完整的数据集，但我遇到了15 GB文件的问题。当我用Gzip压缩文件时，它最终只有20MB。然而，Sagemaker仅在"Protobuf-Recordio“文件上支持Gzip。我知道我可以用im2rec制作录音文
浏览 10提问于2018-07-26得票数 0
我做了一些实验，从S3下载大型数据集的时间是非常麻烦的，特别是当模型还在开发中时，您需要一些较快的初始反馈。
没有其他方法可以对您的工作进行与sagemaker基础结构(配置文件、数据文件等)的“集成”测试。
浏览 1提问于2018-01-18得票数 6
在为Sagemaker的因式分解机器实现培训准备我的数据时，我成功地使用function write_spmatrix_to_sparse_tensor ()将我的数据从稀疏矩阵转换为Sagemaker的因式分解机器实现所期望的recordio格式。示例中，我将import语句限制在所提供的函数中：import ioimport sagemaker.amazon.common as s
浏览 0提问于2019-09-06得票数 1
现在，我正在尝试将食品101数据集输入到SageMaker中的图像分类算法中，然后将这个经过训练的模型部署到亚马逊网络服务深度平台上，以具有食物检测功能。不幸的是，该数据集只附带了组织在子文件夹中的原始图像文件和一个.h5文件(不确定是否可以直接将这种文件类型提供给sageMaker?)。据我所知，这两种方法都不适合将这个数据集输入到SageMaker</
浏览 10提问于2019-07-17得票数 0
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我试图在MATLAB中读取cifar10数据集的图像。数据以10000x3072格式提供，其中一行包含相应的RGB值。我用：image(img)
将图像转换为有意义的图像，因为它显示的是垃圾图像。如何从这个.mat文件中读取图像？从这个数据集
浏览 6提问于2017-10-26得票数 1
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我正在效仿萨格梅克的k_nearest_neighbors_covtype示例，并对他们将培训数据传递给模型的方式提出了一些问题。对于那些没有看过的人，他们从互联网上加载数据，运行一些预处理，然后以某种二进制格式(protobuf/recordIO)将其保存到S3桶中。他们的守则如下：import boto3import sagemakerimport sagemaker.am
浏览 0提问于2020-01-22得票数 0
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在cifar10数据集上训练的MobilenetV2 tflite模型需要形状为1x32x32x3的输入图像(因为在训练期间使用的是批处理标志)，但为了将模型转储到移动设备中，我从摄像头获得了32x32x3的形状图像，因此现在无法将数据提供给tflite.interpreter.any建议
浏览 8提问于2019-11-19得票数 0
使用在xgboost模型中构建的Sagemaker，我能够在培训和验证数据上对模型进行拟合，并成功地将其部署为端点。CSVSerializer()
endpoint_name = 'endpoint'
predictor = sagemaker.predictor.Predictor我尝试过将输入数组切换为字节，但当我这样做时也会收到另一个错误(如下面的屏幕快照所示)。
浏览 1提问于2021-02-02得票数 1
我正在尝试将数据从雅典娜或Redshift直接提供给Sage maker或AWS Forecast，而不使用平面数据。到目前为止，我一直在使用平面数据，这不是我想要的。
浏览 48提问于2019-07-10得票数 1
我试图将Tensorflow tf.contrib.factorization.KMeansClustering估计器与SageMaker一起使用，但遇到了一些问题。我的SageMaker predictor.predict()调用的输出看起来不正确。群集值太大，因为它们应该是0-7的整数。(分组数设置为8组)。signature_name': u'serving_default', 'version': {'value': 1534392971L},
浏览 1提问于2018-08-17得票数 0
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我必须将我的UTF的字符集从Latin1转换为MySql -8。我已经阅读了很多关于这个目的的文章。很多文章都建议使用mysqldump，即转储latin1编码的MySql DB，将latin1中的字符集替换为UTF8，并通过mysql将其加载为UTF8。另一个建议是，首先将每个与字符/文本相关的列转换为二进制格式，然后将其单独转换为正确的字符/文本类型，同时将
浏览 2提问于2017-03-07得票数 0
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当在亚马逊SageMaker中运行ML训练作业时，训练脚本被“部署”并提供一个ML训练实例，这需要大约10分钟的时间来启动并获得所需的数据。
浏览 29提问于2019-01-24得票数 3
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我已经实现了一个本地工作的PyTorch Dataset (在我自己的桌面上)，但是当在AWS SageMaker上执行时，它会中断。我的Dataset实现如下。/映像’
在下面的示例中，他们将CFAIR数据集(该数据集是本地下载的)上载到S3。inputs = sagemaker_session.upload_data(path='data', bucket=bucket, key_prefix='data/<e
浏览 0提问于2019-01-02得票数 8
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为这个长邮差道歉。
管道模式，以流数据和不下载所有数据开始培训，开始训练更快，节省磁盘空间。', 'record_wrapping': 'RecordIO'，尽管我的数据是.png格式</em
浏览 6提问于2022-03-14得票数 0
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我有一个包含时间的大数据集( hh:mm:ss格式)，我想将这些数据转换成十进制格式，同时忽略小时(hh)。我已经使用了strptime，但这似乎并没有转换它。更准确地说，我想将00:01:38转换为1,6333，将01:18:30转换为78,5。
我在R里怎么做？
浏览 2提问于2014-02-14得票数 2
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