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1) 根据http://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/learning-algorithm.html Amazon ML 使用 SGD。但是我找不到神经网络中使用了多少隐藏层？

2) 有人可以确认 SageMaker 能够做 Amazon ML 所做的事情吗？即 SageMaker 比 Amazon ML 更强大？

当我在 python 中从 sagemaker 调用 get_execution_role() 时出现错误。我已经附上了同样的错误。

我已将 SagemakerFullAccess 策略添加到角色和用户。

我正在尝试使用这个非常简单的命令：

import boto3 client = boto3.client('sagemaker-runtime')

在文档中列出

但我收到此错误：

UnknownServiceError: Unknown service: 'sagemaker-runtime'. Valid service names are: acm, etc..

我的目标是能够调用我在 Amazon SageMaker 中创建的终端节点。

我是从 Sagemaker 的 Jupyter 笔记本上做的，所以我觉得这应该没问题。如何让它在此处和 Sagemaker 环境之外运行？

向 sage-maker 发出 POST 请求并接收 ML 推理的 curl 命令是什么？

Sagemaker 的神经主题模型的底层算法是什么？我很难在谷歌上搜索细节，而且文档没有提到任何文件。

谷歌搜索“神经主题模型”并不能完全回答我的问题，因为似乎有几种方法被称为。

我正在尝试访问tensorflow_resnet_cifar10_with_tensorboard示例的 Tensorboard，但不确定 url 应该是什么，帮助文本提供了 2 个选项：

您可以通过http://localhost:6006在本地访问 TensorBoard或使用您的 SageMaker 笔记本实例 proxy/6006/（如果忘记将斜杠“/”放在 url 末尾，则 TensorBoard 将无法工作）。如果 TensorBoard 在不同的端口上启动，请调整这些 URL 以匹配。

当它说本地访问时，这是否意味着 Sagemaker 在 AWS 中创建的本地容器？如果是这样，我该如何到达那里？

或者如果我使用run_tensorboard_locally=False，代理 url 应该是什么？

我正在处理一些示例 Sagemaker 笔记本，在尝试运行 linear_time_series_forecast 示例时收到以下访问被拒绝错误：

ValueError：错误训练linear-learner-2017-12-21-15-29-34-676：失败原因：ClientError：数据下载失败：AccessDenied（403）：访问被拒绝

我可以使用 AWS 命令​​行界面从我的 S3 存储桶手动下载和上传，但 Jupyter 笔记本失败。

有人可以帮我解决这个错误吗？

我在我的 AWS RDS 中创建了一个 usaspending.gov 数据库实例。可以在此处找到此数据库的描述：https ://aws.amazon.com/public-datasets/usaspending/

数据以 PostgreSQL 快照的形式提供，我想在 Amazon SageMaker 的 Jupyter 笔记本中使用 Python 的 sqlalchemy 包访问数据库。

我尝试使用以下代码设置数据库连接，但出现连接超时错误。我对 AWS 和 Sagemaker 还很陌生，所以也许我搞砸了我的 sqlalchemy 引擎？我认为我的 VPC 安全设置没问题（看起来他们接受入站和出站请求）。

有什么想法我可能会错过吗？

engine = create_engine('postgresql://root:password@[我的端点]/[数据库实例]

我正在尝试将大型 CSV（~5GB）从 S3 存储桶加载到熊猫中。

以下是我为 1.4 kb 的小型 CSV 尝试的代码：

这适用于小型 CSV，但我无法通过此方法将 5GB csv 加载到 pandas 数据帧（可能是由于通过 StringIO 加载 csv 时的内存限制）。

我也试过下面的代码

但这给出了以下错误。

非常感谢解决此错误的任何帮助。

我刚刚开始尝试使用 AWS SageMaker，并希望将 S3 存储桶中的数据加载到我的 SageMaker python jupyter 笔记本中的 pandas 数据框中进行分析。

我可以使用 boto 从 S3 中获取数据，但我想知道是否有更优雅的方法作为 SageMaker 框架的一部分在我的 python 代码中执行此操作？

提前感谢您的任何建议。