SageMakerでTensorFlow+Kerasによる独自モデルをトレーニングする方法 - Qiita
import os import argparse import pandas as pd import numpy as np import sys # モジュール配置先を読み込み対象として指定します。 # これにより通常と同じようにimport指定する事ができます。 sys.path.append('modules') import keras from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM, Embedding, Reshape, RepeatVector, Permute, Flatten, Conv1D from keras.layers.wrappers import Bidirectional from keras.callbacks import LambdaCallback, EarlyStopping, ModelCheckp
Amazon SageMakerのScript modeを使ってKerasを動かしてみた #reinvent | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 re:Invent 2019で大々的に発表されたわけではありませんが、 非常に便利になった機能として、TensorflowとMXNetのScript mode対応があります。 今回は、Script modeを使ってTensorflowコンテナでKerasを使ってみたいと思います。 Script modeとは SageMakerではBuilt-inアルゴリズムを使う、 Tensorflowなどのあらかじめ用意されているコンテナを利用して学習処理を記述する、 独自コンテナを利用して、用意されていないライブラリを利用する、という3種類に使い方があります。 これまで、あらかじめ用意されているコンテナを利用する場合は、SageMakerの書き方に則っていくつかの関数を用意する必要がありました。 Tensorflowを利用する際に用意する関数やその記述方法については以下をご覧く
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