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如何正确编写返回numpy数组的sagemaker tensorflow input_handler()?

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:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
import numpy as np
import json
  1. 定义input_handler()函数,接收输入参数event和context:
代码语言:txt
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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())
    }
  1. 在处理输入数据的部分,根据具体需求进行数据处理和转换,生成NumPy数组。这里给出一个示例,假设输入数据是一个包含多个样本的列表,每个样本由特征和标签组成:
代码语言:txt
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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:

代码语言:txt
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[
    {
        "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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