我在 Amazon Sagemaker 笔记本实例中使用 Tensorflow 运行 Python 脚本。我可以正常写入笔记本中的存储，但由于某种原因，我在尝试保存 Tensorflow 模型检查点时没有成功。此代码在被移植到 Sagemaker 之前之前就可以使用。
以下是我的代码的简化版本：
bucket = 'sagemaker-complaints-data'
prefix = 'DeepTestV2' # place to upload training files within the bucket
timestamp = str(int(time()))
out_dir = os.path.abspath(os.path.join(bucket, prefix, "runs", timestamp))
checkpoint_dir = os.path.abspath(os.path.join(out_dir, "checkpoints"))
checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "model")
path = saver.save(sess, checkpoint_prefix, global_step=current_step)
print("Saved model checkpoint to {}\n".format(path))
没有抛出错误，打印语句输出正确的路径。我研究过在 Sagemaker 中使用检查点是否存在任何已知问题，但实际上没有发现任何描述此问题的帖子。