Question

让我在此打上前缀，说我是tensorflow的新手，甚至是AWS Sagemaker的新手。

我有一些在本地Docker化的Jupyter笔记本上编写和测试的tensorflow / keras代码，它运行良好。在其中，我导入一个csv文件作为输入。

我使用Sagemaker通过conda_tensorflow_p36启动一个jupyter笔记本实例。我修改了pandas.read_csv（）代码，使其指向现在位于S3存储桶中的输入文件。

所以我将这段代码改成

import pandas as pd

data = pd.read_csv("/input.csv", encoding="latin1")

对此

import pandas as pd

data = pd.read_csv("https://s3.amazonaws.com/my-sagemaker-bucket/input.csv", encoding="latin1")

我得到这个错误

AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'core'

我不确定这是否是权限问题。我读到只要我用“ sagemaker”字符串命名存储桶，它就可以访问它。

Answer 1

例如，从S3中提取数据：

import boto3
import io
import pandas as pd


# Set below parameters
bucket = '<bucket name>'
key = 'data/training/iris.csv'
endpointName = 'decision-trees'

# Pull our data from S3
s3 = boto3.client('s3')
f = s3.get_object(Bucket=bucket, Key=key)

# Make a dataframe
shape = pd.read_csv(io.BytesIO(f['Body'].read()), header=None)

AWS Sagemaker：AttributeError：模块“ pandas”没有属性“ core”

1 个答案: