在SageMaker TensorFlow中编写返回NumPy数组的input_handler()函数,可以按照以下步骤进行:
import numpy as np
import json
def input_handler(event, context):
# 解析输入数据
input_data = json.loads(event['body'])
# 处理输入数据,生成NumPy数组
# ...
# 返回NumPy数组
return {
'statusCode': 200,
'body': json.dumps(input_data.tolist())
}
def input_handler(event, context):
# 解析输入数据
input_data = json.loads(event['body'])
# 处理输入数据,生成NumPy数组
features = []
labels = []
for sample in input_data:
features.append(sample['features'])
labels.append(sample['label'])
features = np.array(features)
labels = np.array(labels)
# 返回NumPy数组
return {
'statusCode': 200,
'body': json.dumps({
'features': features.tolist(),
'labels': labels.tolist()
})
}
在这个示例中,假设输入数据的格式如下:
[
{
"features": [1, 2, 3],
"label": 0
},
{
"features": [4, 5, 6],
"label": 1
},
...
]
通过遍历输入数据,将特征和标签分别存储到列表中,然后使用np.array()
将其转换为NumPy数组。最后,将处理后的NumPy数组作为响应返回。
请注意,这只是一个示例,实际的数据处理逻辑可能会根据具体情况有所不同。
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