SageMaker Studio で PyTorch の学習・推論を実行する方法について紹介します。
ここでは、Jumpstart にあるノートブックを使います。
Training and Hosting a PyTorch model in Amazon SageMaker
と入力します。下記のセルで学習ジョブを実行しています
from sagemaker.pytorch import PyTorch
estimator = PyTorch(entry_point='./cifar10.py',
role=role,
framework_version='1.4.0',
train_instance_count=1,
train_instance_type='ml.c5.xlarge')
estimator.fit(inputs)
下記のセルで学習ジョブを実行しています
predictor = estimator.deploy(initial_instance_count=1, instance_type='ml.c5.xlarge')
# get some test images
dataiter = iter(test_loader)
images, labels = dataiter.next()
# print images, labels, and predictions
show_img(torchvision.utils.make_grid(images))
print('GroundTruth: ', ' '.join('%4s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))
outputs = predictor.predict(images.numpy())
_, predicted = torch.max(torch.from_numpy(np.array(outputs)), 1)
print('Predicted: ', ' '.join('%4s' % classes[predicted[j]] for j in range(4)))