亚马逊sagemaker。SKlearn估计器vs Tensorflow估计器-为什么requirements_file不存在于其中之一？

亚马逊SageMaker是一种全托管的机器学习服务，它使开发人员和数据科学家能够轻松构建、训练和部署机器学习模型。SageMaker提供了一系列工具和功能，以简化机器学习的开发和部署过程。

SKlearn估计器和TensorFlow估计器是SageMaker中的两种不同类型的估计器，用于构建和训练机器学习模型。它们之间的主要区别在于底层的机器学习框架不同。

SKlearn估计器是基于scikit-learn库的估计器，它提供了一系列常见的机器学习算法和工具。使用SKlearn估计器，您可以使用scikit-learn库中的算法来构建和训练模型。它适用于小型数据集和传统的机器学习任务。

TensorFlow估计器是基于TensorFlow框架的估计器，它提供了更强大的功能和灵活性，适用于大规模数据集和复杂的深度学习任务。使用TensorFlow估计器，您可以使用TensorFlow框架中的各种算法和模型来构建和训练模型。

关于requirements_file不存在于其中之一的问题，这是因为SKlearn估计器和TensorFlow估计器在配置环境时使用了不同的方式。

对于SKlearn估计器，您可以通过在训练作业中指定一个requirements.txt文件来定义所需的依赖项。该文件包含了您的代码所依赖的Python库和版本信息。SageMaker会根据该文件自动安装所需的依赖项。

而对于TensorFlow估计器，您需要在训练作业中使用一个自定义的训练脚本，并在其中手动安装所需的依赖项。您可以在脚本中使用pip命令来安装所需的Python库。

总结起来，SKlearn估计器和TensorFlow估计器在定义和安装依赖项方面有所不同。SKlearn估计器使用requirements.txt文件来指定依赖项，而TensorFlow估计器需要在自定义的训练脚本中手动安装依赖项。