使用 Python SDK 的内置算法的 Amazon SageMaker 超参数调整错误

Question

当使用 Python SDK 使用内置算法之一（在本例中为图像分类器）启动 SageMaker 超参数调整作业时，代码如下：

# [...] Some lines elided for brevity

from sagemaker.tuner import HyperparameterTuner, IntegerParameter, CategoricalParameter, ContinuousParameter
hyperparameter_ranges = {'optimizer': CategoricalParameter(['sgd', 'adam']),
                         'learning_rate': ContinuousParameter(0.0001, 0.2),
                         'mini_batch_size': IntegerParameter(2, 30),}

objective_metric_name = 'validation:accuracy'

tuner = HyperparameterTuner(image_classifier,
                            objective_metric_name,
                            hyperparameter_ranges,

                            max_jobs=50,
                            max_parallel_jobs=3)

tuner.fit(inputs=data_channels, logs=True)

作业失败，我在 SageMaker Web 控制台中检查作业状态时收到此错误：

ClientError: Additional hyperparameters are not allowed (u'sagemaker_estimator_module', u'sagemaker_estimator_class_name' were unexpected) (caused by ValidationError) 

Caused by: Additional properties are not allowed (u'sagemaker_estimator_module', u'sagemaker_estimator_class_name' were unexpected) 

Failed validating u'additionalProperties' in schema: {u'$schema': u'http://json-schema.org/schema#', u'additionalProperties': False, u'definitions': {u'boolean_0_1': {u'oneOf': [{u'enum': [u'0', u'1'], u'type': u'string'}, {u'enum': [0, 1], u'type': u'number'}]}, u'boolean_true_false_0_1': {u'oneOf': [{u'enum': [u'true', u'false',

我没有明确地在任何地方传递 sagemaker_estimator_module 或 sagemaker_estimator_class_name 属性，所以我不确定为什么会返回此错误。

开始这项调整工作的正确方法是什么？

Answer 1

我通过 this post translated from Japanese 找到了答案。

当使用 Python SDK 中的内置算法启动超参数调整作业时，您需要将 include_cls_metadata=False 作为关键字参数显式传递给tuner.fit() 像这样：

tuner.fit(inputs=data_channels, logs=True, include_cls_metadata=False)

使用 Python SDK 的内置算法的 Amazon SageMaker 超参数调整错误

Amazon SageMaker hyperparameter tuning error for built-in algorithm using the Python SDK

python

amazon-web-services

hyperparameters

amazon-sagemaker