如何处理入口点嵌套在文件夹与亚马逊sagemaker pytorch估计？

Question

我试图运行一个培训工作，在亚马逊sagemaker使用python-sagemaker-sdk，估计类。

我有以下几点

estimator = PyTorch(entry_point='training_scripts/train_MSCOCO.py',
                            source_dir='./',
                            role=#dummy_role,
                            train_instance_type='ml.p3.2xlarge',
                            train_instance_count=1,
                            framework_version='1.0.0',
                            output_path=#dummy_output_path,
                            hyperparameters={'lr': 0.001,
                                             'batch_size': 32,
                                             'num_workers': 4,
                                             'description': description})

角色和output_path隐藏隐私。

我得到以下错误，“没有名为training_scripts\train_MSCOCO的模块”。

当我运行python-m训练脚本时。训练MSCOCO脚本运行良好。但是当我通过entry\u point='training\u脚本时。火车站。py它不会作为“无文件名”培训脚本运行。火车站。py“在目录中找到”/"".

我对如何在AWS sagemaker中从存储库的顶层运行嵌套培训脚本感到困惑，因为它们似乎有相互冲突的路径需求，一个是python模块点表示法，另一个是标准文件路径斜杠表示法。

Answer 1

其中任何一项都将起作用：

estimator = PyTorch(entry_point='training_scripts/train_MSCOCO.py',
                    role=#dummy_role,
                    ...

estimator = PyTorch(entry_point='train_MSCOCO.py',
                    source_dir='training_scripts',
                    role=#dummy_role,
                    ...