理解上的困难

Q2) 如何从S3下载文件？

来自 使用SageMaker的机器学习工作流程

另外，为什么我们要使用这段代码？

estimator.fit(train_data_location)

回答：

从S3下载文件：

Q2部分中的这段代码定义了从S3下载文件的函数。用户创建一个S3客户端，然后将S3的URL传递给s3.Bucket.download_file()方法。

def download_from_s3(url):    """ex: url = s3://sagemakerbucketname/data/validation.tfrecords"""    url_parts = url.split("/")  # => ['s3:', '', 'sagemakerbucketname', 'data', ...    bucket_name = url_parts[2]    key = os.path.join(*url_parts[3:])    filename = url_parts[-1]    if not os.path.exists(filename):        try:            # 创建一个S3客户端            s3 = boto3.resource('s3')            print('Downloading {} to {}'.format(url, filename))            s3.Bucket(bucket_name).download_file(key, filename)        except botocore.exceptions.ClientError as e:            if e.response['Error']['Code'] == "404":                print('The object {} does not exist in bucket {}'.format(                    key, bucket_name))            else:                raise

Estimator.fit()的解释：

estimator.fit(train_data_location)这一行代码启动了SageMaker的训练过程。运行时，SageMaker将配置必要的基础设施，从用户指定的位置（此处为train_data_location，即Amazon S3的路径）获取数据，并在训练集群中分发，执行训练过程，返回生成的模型，最后拆除训练基础设施。

您可以在SageMaker控制台中找到此训练作业的结果。