AWS SageMaker 中 mxnet 线性学习器的正确输入是什么？
What is correct input for mxnet's linear learner in AWS SageMaker?
我正在尝试使用 MXNet 在 AWS SageMaker 中创建一个简单的线性学习器。我以前从未使用过 SageMaker 或 MXNet。拟合模型给出如下运行时错误并关闭实例：
UnexpectedStatusException: Error for Training job
linear-learner-2020-02-11-06-13-22-712: Failed. Reason: ClientError:
Unable to read data channel 'train'. Requested content-type is
'application/x-recordio-protobuf'. Please verify the data matches the
requested content-type. (caused by MXNetError)
我认为数据应该在作为训练数据传递之前转换为 protobuf 格式。有人可以向我解释 MXNet 模型的正确格式是什么吗？将简单数据帧转换为 protobuf 的最佳方法是什么？
This end-to-end demo 显示在 pandas 数据帧中预处理输入数据并使用 SDK 转换为 protobuf 的线性学习器的用法。但请注意：
- 不需要使用protobuf，也可以在文件的第一列用target变量传csv数据，如indicated here.
- 无需了解 MXNet 即可使用 SageMaker 线性学习器，只需使用您选择的 SDK，将数据导入 S3，并编排训练和推理:)
我正在尝试使用 MXNet 在 AWS SageMaker 中创建一个简单的线性学习器。我以前从未使用过 SageMaker 或 MXNet。拟合模型给出如下运行时错误并关闭实例：
UnexpectedStatusException: Error for Training job linear-learner-2020-02-11-06-13-22-712: Failed. Reason: ClientError: Unable to read data channel 'train'. Requested content-type is 'application/x-recordio-protobuf'. Please verify the data matches the requested content-type. (caused by MXNetError)
我认为数据应该在作为训练数据传递之前转换为 protobuf 格式。有人可以向我解释 MXNet 模型的正确格式是什么吗？将简单数据帧转换为 protobuf 的最佳方法是什么？
This end-to-end demo 显示在 pandas 数据帧中预处理输入数据并使用 SDK 转换为 protobuf 的线性学习器的用法。但请注意：
- 不需要使用protobuf，也可以在文件的第一列用target变量传csv数据，如indicated here.
- 无需了解 MXNet 即可使用 SageMaker 线性学习器，只需使用您选择的 SDK，将数据导入 S3，并编排训练和推理:)