Amazon Web Service：使用非 csv 数据并检索经过训练的模型
Amazon Web Service: Use non csv data and retrieve trained model
我正在考虑将 AWS 与机器学习 AMI 结合使用来训练一些深度网络，这些网络会因我的硬件设置而变慢。
不过，我目前看到两个可能的主要问题，可能会使这个选项变得不那么有趣甚至不可能。
训练数据不是csv格式，而是nifti格式的图片。在 AWS 描述中，声明数据必须为 .csv 格式。
此外，常见问题解答指出无法提取经过训练的模型。这意味着所有的后续推理和测试都必须根据 AWS 中的实例进行？
这两个问题都是真的吗？
是的，我假设您只能使用 csv 格式来训练数据：
http://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/step-1-download-edit-and-upload-data.html
AWS Machine Learning Datasources
最后 Data from other products can usually be exported into CSV files in Amazon S3, making it accessible to Amazon Machine Learning
目前看来csv是唯一的格式，我自己也觉得有点郁闷...
是的，如机器学习常见问题解答所示：
Q: Can I export my models out of Amazon Machine Learning?
A: No.
所以，到目前为止，无法保存您的模型...
您或许可以创建一个 C5.large（计算优化）实例并安装机器学习项目所需的所有 Python 库。然后使用 scikit-learn 功能来保存你的模型。
如果 C5.large 不够用，您可以轻松扩展它，只需为此实例使用 EBS 存储。
希望此验证对您有所帮助
我正在考虑将 AWS 与机器学习 AMI 结合使用来训练一些深度网络，这些网络会因我的硬件设置而变慢。
不过，我目前看到两个可能的主要问题，可能会使这个选项变得不那么有趣甚至不可能。
训练数据不是csv格式，而是nifti格式的图片。在 AWS 描述中，声明数据必须为 .csv 格式。
此外，常见问题解答指出无法提取经过训练的模型。这意味着所有的后续推理和测试都必须根据 AWS 中的实例进行？
这两个问题都是真的吗？
是的，我假设您只能使用 csv 格式来训练数据： http://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/step-1-download-edit-and-upload-data.html AWS Machine Learning Datasources 最后 Data from other products can usually be exported into CSV files in Amazon S3, making it accessible to Amazon Machine Learning
目前看来csv是唯一的格式，我自己也觉得有点郁闷...
是的，如机器学习常见问题解答所示：
Q: Can I export my models out of Amazon Machine Learning?
A: No.
所以，到目前为止，无法保存您的模型... 您或许可以创建一个 C5.large（计算优化）实例并安装机器学习项目所需的所有 Python 库。然后使用 scikit-learn 功能来保存你的模型。 如果 C5.large 不够用，您可以轻松扩展它，只需为此实例使用 EBS 存储。
希望此验证对您有所帮助