如何将参数从SKLearn初始化器类传递到entry_point (py.file)？

在SKLearn中，可以通过使用SageMaker的Estimator类来将参数从初始化器类传递到entry_point（py.file）。Estimator类是SageMaker Python SDK中的一个类，用于定义和配置训练作业。

要将参数传递到entry_point，可以在创建Estimator对象时使用hyperparameters参数来指定参数的键值对。例如：

from sagemaker.sklearn.estimator import SKLearn

hyperparameters = {'param1': 'value1', 'param2': 'value2'}

estimator = SKLearn(entry_point='your_script.py',
                    role='your_role',
                    train_instance_type='your_instance_type',
                    hyperparameters=hyperparameters)

在上述代码中，hyperparameters参数用于传递参数的键值对。你可以根据需要添加或修改键值对。这些参数将会传递给your_script.py中的entry_point。

在your_script.py中，你可以使用argparse或其他方式来解析传递的参数。例如：

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--param1', type=str, default='default_value1')
parser.add_argument('--param2', type=int, default=0)
args, _ = parser.parse_known_args()

# 使用传递的参数
print(args.param1)
print(args.param2)

在上述代码中，argparse用于解析传递的参数。--param1和--param2对应于在Estimator中定义的参数键。你可以根据需要定义更多的参数。

这样，当你在SageMaker上启动训练作业时，Estimator将会将参数传递给your_script.py中的entry_point，并且你可以在脚本中使用这些参数进行相应的操作。

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