尝试为 sklearn 估计器的批量转换过程定义转换器时，出现错误答案

【问题标题】：When trying to define transformer for a batch transform process for a sklearn estimator, i am getting an error尝试为 sklearn 估计器的批量转换过程定义转换器时，出现错误
【发布时间】：2019-09-06 00:41:38
【问题描述】：

当尝试为 sklearn 估计器的批量转换过程定义转换器时，我收到以下错误：TypeError: init() got multiple values for argument 'entry_point'"

这些是我遵循的步骤：

第 1 步：

from sagemaker.sklearn.estimator import SKLearn

script_path = 'transformer.py'

sklearn_preprocessor = SKLearn(
    entry_point=script_path,
    role=role,
    train_instance_type="ml.c4.xlarge",
    sagemaker_session=sagemaker_session)

第 2 步：

sklearn_preprocessor.fit({'train': "s3://training-data/train.csv"})

训练成功。

第 3 步：

transformer = sklearn_preprocessor.transformer(
    instance_count=1, 
    instance_type='ml.m4.xlarge',
    assemble_with = 'Line',
    output_path='s3://training-data/transformed.csv',
    accept = 'text/csv')

第三步出错：

TypeError: __init__() got multiple values for argument 'entry_point'

【问题讨论】：

标签： scikit-learn amazon-sagemaker

【解决方案1】：

该问题已报告给 AWS Sagemaker Python 开发工具包的 Github 存储库 https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/issues/974

似乎问题已通过 PR https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/pull/978 解决查看 CHANGELOG，该修复程序已在 v1.36.3 版本中发布。将 SDK 更新到更高版本应该可以解决问题

【讨论】：