我对机器学习世界还是一个新手，正在寻找一些指导，以指导如何继续我一直在从事的项目。现在，我正在尝试将Food-101数据集输入到SageMaker中的“图像分类”算法中，然后将此训练后的模型部署到AWS Deeplens上以具有食物检测功能。不幸的是，数据集仅包含组织在子文件夹中的原始图像文件以及.h5文件（不确定是否可以直接将这种文件类型输入sageMaker吗？）。从我收集的数据来看，这两种都不是将此数据集输入SageMaker的合适方法，我想知道是否有人可以帮助我指出正确的方向，说明如何为SageMaker正确准备数据集，即转换为.rec或其他内容。如果这个问题的范围很广，我很抱歉，我仍然是所有这一切的初学者，我只是被困住了，不知道如何进行，所以你们可能提供的任何帮助都是很棒的。谢谢！
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如果您想使用内置算法对图像进行分类，则可以使用图像格式或RecordIO格式，例如：https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/image-classification.html#IC-inputoutput
图像格式非常简单：只需使用图像列表构建清单文件即可。对于您来说，这可能是一个简单的解决方案，因为您已经在文件夹中整理了图像。
RecordIO要求您使用“ im2rec”工具来构建文件，例如：https://mxnet.incubator.apache.org/versions/master/faq/recordio.html。
数据集准备就绪后，您应该可以使用https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/introduction_to_amazon_algorithms
上的示例笔记本。