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python - Cloudpickle.dump(pyspark_Alsmodel_object)、エラーpy4j.Py4JExceptionを取得:メソッド__getnewargs__([])は存在しませんか?

pyspark を使用して ALS モデル オブジェクトを作成した後。

サンプルコード例:

ここでは、ALS モデルを作成し、cloudepickel を作成しています。フィットを使用している場合、変換も行う必要がありますか?

以下のコードを使用して、私の als_model オブジェクトをピッケルしようとしています:

以下のようなエラーが発生します。

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amazon-sagemaker - sagemaker clienterror 行 1 ～ 5000 には、予想サイズ 3 よりも多くのフィールドがあります

S3 に保存した csv ファイルを使用して K-means トレーニング ジョブを作成しました。しばらくすると、次のエラーが表示されます。

ファイルの何が問題なのですか?

sagemaker.create_training_job に渡すパラメーターは次のとおりです。

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python - 埋め込みレイヤーの生成は、sagemaker でテンソルとして解釈できませんか?

Sagemaker でのテスト分類に tensorflow で python SDk を使用しようとしています。このhttps://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/blob/master/sagemaker-python-sdk/tensorflow_abalone_age_predictor_using_keras/abalone.pyを変更して実行できますが、アーチを変更して埋め込みレイヤーを含めると、エラーが発生します

「フェッチ引数は Tensor として解釈できません。(Tensor Tensor("first-layer/embeddings:0", shape=(*, ), dtype=float32_ref) は、このグラフの要素ではありません。」

スタンドアロンモデルとして実行すると、完全に実行されます。ここにスタンドアロンモデルのアーチがあります

Sagemaker の model_fn は次のとおりです。

入力の次元や値に問題はありません。このアーチを高密度レイヤーのみの単純なアーチに置き換えると、コードは完全に機能します。

私はすでに TensorFlow で解決策を試しました: テンソルはこのグラフの要素ではありませんが、新しいエラーが発生します

入力グラフとレイヤー グラフは同じではありません: Tensor("random_shuffle_queue_DequeueMany:1", shape=(128, 200), dtype=float32, device=/device:CPU:0) は、渡されたグラフのものではありません。*

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amazon-web-services - AWS CLI を使用して SageMaker エンドポイントを呼び出す方法 (

aws cli を使用して、 SageMaker サンプル ノートブックから iris エンドポイントを呼び出そうとしています。次のコマンドを使用してみました。

次の応答が返されます。

私は何を間違っていますか？


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