本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。
训练深度图网络入门
DGL 可在 Amazon ECR 中用作深度学习容器。在 Ama SageMaker zon 笔记本中编写估算器函数时,您可以选择深度学习容器。您也可以按照自带容器指南中的说明,使用 DGL 制作自己的自定义容器。开始使用深度图网络的最简单方法是使用 Amazon Elastic Container Registry 中的 DGL 容器之一。
注意
后端框架支持仅限于 PyTorch 和 MXNet。
设置
如果您使用的是 Amazon SageMaker Studio,则需要先克隆示例存储库。如果您使用的是笔记本实例,则可以通过选择左侧工具栏底部的 SageMaker AI 图标来查找示例。
克隆 Amazon A SageMaker I SDK 和笔记本示例存储库
-
从 Amazon A SageMaker I 的JupyterLab视图中,转到左侧工具栏顶部的文件浏览器。从文件浏览器面板中,您会在面板顶部看到新的导航。
-
选择最右侧的图标来克隆 Git 存储库。
-
添加存储库网址:https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples.git
-
浏览新添加的文件夹及其内容。DGL 示例存储在sagemaker-python-sdk文件夹中。
训练
设置完成后,您就可以训练深度图网络了。