如何使用Amazon Sagemaker pytorch estimator处理嵌套在文件夹中的入口点？

Question

我正在尝试使用python-sagemaker-sdk估计器类对亚马逊sagemaker进行培训。

我有以下

estimator = PyTorch(entry_point='training_scripts/train_MSCOCO.py',
                            source_dir='./',
                            role=#dummy_role,
                            train_instance_type='ml.p3.2xlarge',
                            train_instance_count=1,
                            framework_version='1.0.0',
                            output_path=#dummy_output_path,
                            hyperparameters={'lr': 0.001,
                                             'batch_size': 32,
                                             'num_workers': 4,
                                             'description': description})

隐藏了角色和output_path以保护隐私。

我收到以下错误消息，“没有模块命名为training_scripts \ train_MSCOCO”。

当我运行python -m training_scripts.train_MSCOCO时，脚本运行良好。但是，当我通过entry_point='training_script.train_MSCOCO.py时，它将无法运行，“在目录“ ./”中找不到名为“ training_scripts.train_MSCOCO.py”的文件。“

我对如何在AWS sagemaker中从我的存储库的顶层运行嵌套的培训脚本感到困惑，因为它们似乎具有冲突的路径需求，一个使用python模块点表示法，另一个使用标准文件路径斜杠表示法。