从 Sagemaker Estimator 训练后获取权重

【问题标题】：Get weights after training from Sagemaker Estimator从 Sagemaker Estimator 训练后获取权重
【发布时间】：2018-07-18 04:59:41
【问题描述】：

Tensorflow 的 Estimator 提供了一种在使用 get_variable_value 进行训练/测试后获得所需变量值的方法。 Sagemaker 的 Estimator 中是否存在类似的功能，以便我能够在训练模型后获得权重。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

对于 SageMaker Python SDK 中的 Estimator 对象，在调用 fit() 后，您可以调用获取模型工件的 S3 URL

model_artifacts_url = estimator.create_model().model_data

模型本身在此位置以 tarball 格式保存到您的 S3 存储桶中。所以从这里你可以从 S3 中获取模型参数。

【讨论】：

我确实尝试使用 get_variable_value 方法从 Estimator 获取权重。虽然它适用于本地的tensorflow estimator，但Sagemaker's Tensorflow Estimator 似乎没有get_variable_value 或get_variable_names 方法。
啊，现在我明白你的意思了。我会更新我的答案。