使用預先構建的碼 SageMaker 頭圖像

Amazon SageMaker 為一些最常見的機器學習框架（例如 Apache MXNet，和鏈接器）提供內置算法的容器和預先構建的 Docker 映像。 TensorFlow PyTorch它還支援機器學習 (ML) 程式庫，例如 scikit-learn 和 SparkML。

您可以從 SageMaker 筆記本執行個體或 SageMaker Studio 使用這些映像檔。您還可以擴展預構建的 SageMaker 映像以包含庫和所需的功能。以下主題提供可用映像的相關資訊，以及如何使用它們的說明。

如需每個 Amazon SageMaker 提供演算法和 Deep Learning Containers (DLC) 的 Docker 登錄路徑和其他參數，請參閱 Docker 登錄路徑和範例程式碼。

注意

如需有關用於開發強化學習 (RL) 解決方案的 Docker 映像的資訊 SageMaker，請參閱中的 SageMaker R L 容器。

主題

• 預構建的 SageMaker 圖像支持政策
• 適用於深度學習的預建 SageMaker Docker 映像
• 用於 SCIKIT 學習和火 SageMaker 花 ML 的預構建 Amazon 碼頭圖像
• 訓練深度圖形網路
• 延伸預先建置的容器。