我想将训练有素的张量流模型部署到亚马逊Sagemaker，我在这里遵循官方指南：https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-trained-keras-or-tensorflow-models-using-amazon-sagemaker/，使用jupyter笔记本部署我的模型。
但是当我尝试使用代码时：
saturation它给我以下错误消息：
ValueError：托管端点sagemaker-tensorflow-2019-08-07-22-57-59-547：错误：原因：图像'520713654638.dkr.ecr.us-west-1.amazonaws.com/sagemaker- tensorflow：1.12-cpu-py3'不存在。
我认为该教程不会告诉我创建图像，并且我不知道该怎么办。
predictor = sagemaker_model.deploy(initial_instance_count=1, instance_type='ml.t2.medium')
答案 0 :(得分：1)
https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/issues/912#issuecomment-510226311
如问题所述
使用TensorFlowModel对象不支持Python 3，因为容器将TensorFlow服务api库与GRPC客户端结合使用来进行推论，但是Python 3正式不支持TensorFlow服务api，因此使用TensorFlowModel对象时，这些容器只是Python 2版本。
如果需要Python 3，则需要使用上面＃2中定义的Model对象。如果您需要处理前后处理，则推理脚本格式将更改。 https://github.com/aws/sagemaker-tensorflow-serving-container#prepost-processing。