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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